pytorch之张量的理解
张量==容器 张量是现代机器学习的基础，他的核心是一个容器，多数情况下，它包含数字，因此可以将它看成一个数字的水桶。 张量有很多中形式，首先让我们来看最基本的形式。从0维到5维的形式 0维张量/标量：装在水桶中的每个数字称为“标量”。标量就是一个数字。 1维张量/标量：数组，一维张量 ...
原文：Pytorch 中张量的理解
张量是一棵树 长久以来，张量和其中维度的概念把我搞的晕头转向。 一维的张量是数组，二维的张量是矩阵，这也很有道理。 但是给一个二维张量，让我算出它每一行的和，应该用 sum dim 还是 sum dim 这个问题还得让我想个一会儿。 更别说四维的张量是什么，一百维的张量又是什么，这种问题了，我不知道，想想就头大。 但是直到把张量看成一棵树，许多问题就迎刃而解 如下图所示，分别表示三种不同形状的张量 ...
2021-01-19 18:17 0 445 推荐指数：
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