原文：https://www.jianshu.com/p/5ae644748f21 要介绍Tensor这个数据类型，我觉得有必要扯一下数学。 我们都知道： 标量（Scalar）是只有大小，没有方向的量，如1，2，3等 向量（Vector）是有大小和方向的量 ...

标量、向量、矩阵、张量之间的联系 在深度学习中，大家肯定都知道这几个词：标量（Scalar），向量（Vector），矩阵（Matrix），张量（Tensor）。但是要是让我们具体说下他们，可能一下子找不出头绪。下面介绍一下他们之间的关系： 标量（scalar) ​一个标量 ...

标量，向量，矩阵与张量 1、标量 一个标量就是一个单独的数，一般用小写的的变量名称表示。 2、向量 一个向量就是一列数，这些数是有序排列的。用过次序中的索引，我们可以确定每个单独的数。通常会赋予向量粗体的小写名称。当我们需要明确表示向量中的元素时，我们会将元素排列成一个方括号包围 ...

张量 Tensors 1、torch.is_tensor torch.is_tensor(obj) 用法：判断是否为张量，如果是 pytorch 张量，则返回 True。 参数：obj (Object) – 判断对象 例子： True ...

这记录一些我刚开始学习所用到的数学 基础从最基础的开始 小知识： 　　0 ∈ ｛0 1 ｛0 1｝表示一个集合，里面有0,1两个元素。所以0属于这个集合，就用0 ∈ ｛0 1｝表示了。∈ ...

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 ...

线性代数，面向连续数学，非离散数学。《The Matrix Cookbook》，Petersen and Pedersen，2006。Shilov(1977)。 标量、向量、矩阵、张量。 标量(scalar)。一个标量，一个单独的数。其他大部分对象是多个数的数组。斜体表示标量。小写变量名 ...

标量 $y$ 对 $n$ 维列向量 $x = (x_{1},x_{2},\cdots,x_{n})^{T}$ 求导，其结果还是一个 $n$ 维列向量： $$\frac{d y}{d x} = \begin{bmatrix}\frac{\partial y}{\partial x_ ...