对于张量的理解（一维张量、二维张量、多维张量）
1.零维张量，又叫做标量 2.一维张量，没有行和列的概念，只有长度 3.二维张量，行和列，几行几列 4.三维张量，行、列、深度 https://www.jianshu.com/p/f34457c222c5 ...
原文：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 ，二维张量的 ndim 值为 。 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，每一个元素值表示张量在此维度的元素个数。 举例来说： 对于这样一个张量，它有三个维度，shape ，这表示此张量有 ...
2022-03-03 22:07 2 2768 推荐指数：
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