理解張量，並將張量與線性代數的知識連接起來，我認為最重要的是理解 tensor 的兩個屬性：shape 和 ndim 。 ndim 表示張量的維度，一維張量的 ndim 值為 1，二維張量的 ndim 值為 2。 shape 表示張量的形狀，它的值是一個列表，列表元素個數與張量的維度相等 ...

標量：只有大小，沒有方向 向量：有大小，有方向 在選定了x,y,z坐標軸之后，我們可以用(7,5,6)表示圖中的向量。 那么，什么是張量那？ 我們用物理中的一個概念引入張量的概念。 假設我們有一個空心的立方體，立方體中充滿着氣體，我們通過Force=Stress*Area 可以求得立方體 ...

如果一個張量有很多為0的值，那么這個張量被稱為稀疏張量。 讓我們來看這樣的一個一維的稀疏張量 同一個張量的稀疏表示只關注非零值 同時我們也必須通過索引記住非零值出現的位置。 有了值和索引，然而信息還不夠充分，該張量有多少個零？因此我們要記住該張量 ...

自己通過網上查詢的有關張量的解釋，稍作整理。 TensorFlow用張量這種數據結構來表示所有的數據.你可以把一個張量想象成一個n維的數組或列表.一個張量有一個靜態類型和動態類型的維數.張量可以在圖中的節點之間流通. 階 在TensorFlow系統中，張量的維數來被描述為階.但是張量 ...

張量是一棵樹 長久以來，張量和其中維度的概念把我搞的暈頭轉向。 一維的張量是數組，二維的張量是矩陣，這也很有道理。 但是給一個二維張量，讓我算出它每一行的和，應該用 sum(dim=0) 還是 sum(dim=1)? 這個問題還得讓我想個一會兒。 更別說四維的張量是什么，一百維的張量又是 ...

1 關於張量的四種定義 “張量”在不同的運用場景下有不同的定義。 第一個定義，張量是多維數組，這個定義常見於各種人工智能軟件。聽起來還好理解。--本文僅解釋此種 2 多維數組 從第一個定義：張量是多維數組開始。 現在機器學習很火，知名開源框架tensor-flow ...

張量==容器 張量是現代機器學習的基礎，他的核心是一個容器，多數情況下，它包含數字，因此可以將它看成一個數字的水桶。 張量有很多中形式，首先讓我們來看最基本的形式。從0維到5維的形式 0維張量/標量：裝在水桶中的每個數字稱為“標量”。標量就是一個數字。 1維張量/標量：數組，一維張量 ...