PyTorch 如何理解张量：一维张量、二维张量、行/列向量、矩阵
理解张量，并将张量与线性代数的知识连接起来，我认为最重要的是理解 tensor 的两个属性：shape 和 ndim 。 ndim 表示张量的维度，一维张量的 ndim 值为 1，二维张量的 ndim 值为 2。 shape 表示张量的形状，它的值是一个列表，列表元素个数与张量的维度相等 ...
原文：向量、矩阵和张量的导数
向量 矩阵和张量的导数 著 Erik Learned Miller 本文翻译自 Vector, Matrix, and Tensor Derivatives 本人英语水平有限，文章中有翻译不到位的地方请热心指出并改正 本文的目的是帮助学习向量 vectors 矩阵 matrices 和更高阶张量 tensors 的导数，关于向量 矩阵和高阶张量求导。 简化，简化，简化 关于对数组求导的许多困惑都来 ...
2021-01-09 15:21 0 472 推荐指数：
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