张量简介

最新推荐文章于 2025-11-12 10:10:06 发布
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本文深入探讨了标量、矢量及其性质，并解释了爱因斯坦求和约定的概念。通过实例展示了如何应用该约定来简化张量表达式。

（1）标量是0阶张量，其值与坐标系的选取无关

如质量等

（2）矢量是1阶张量

如速度。应力，应变等

（3）爱因斯坦求和约定

如果在表达式的某些项中，相同下标出现两次，则要对指标范围内进行求和。

例如（括号里的视为下标，i可取1,2,3）

a(i)b(i) = a(1)b(1)+a(2)b(2)+a(3)b(3)

（4）高阶张量源自于低阶张量的梯度和并积


一、张量基础知识
上官永石的博客
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张量一 1.张量的定义        首先我们来了解一下什么是张量，张量有四个定义： 张量是多维数组 张量是一种不随坐标系的改变而改变的几何对象 张量是向量和余向量，不会随着坐标系的改变而改变 张量是多重线性映射，即 T：V∗×⋯×V∗⏟m×V×⋯×V⏟n→R，V是矢量空间，V∗是对应的对偶空间T：\underbrace{V^* \times \cdots \times V^*}_m \times \underbrace{V
张量（Tensor）
wangqiaowq的博客
04-19 1695
结合这些信息，我们可以推断这是一个在CPU上运行的PaddlePaddle张量，用于存储两个样本的多维特征数据（如NLP任务中的嵌入向量或隐藏状态），且每个样本包含6个长度为768的特征向量。中每个样本（或每个时间步等，取决于张量的维度结构）在最后一个轴上的最大值的索引。: softmax函数是一种常用的多分类问题中的归一化函数，它将输入张量中的每个元素转换为其相对于所有元素的相对概率。经过softmax运算后，输出张量中所有元素的和为1，且每个元素的值介于0和1之间，表示对应类别的概率。
神经网络基本数据单元：张量(Tensor)
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11-12 837
张量（Tensor）是TensorFlow框架中的核心数据结构，是多维数组的泛化形式。它能够表示标量（0维）、向量（1维）、矩阵（2维）以及更高维度的数据结构。在机器学习中，张量用于存储输入数据、模型参数和计算结果。维度示例：标量（0维）：单个数值，如5。向量（1维）：一维数组，如[1, 2, 3]。矩阵（2维）：二维数组，如。3维张量：例如彩色图像（高度×宽度×通道），如。
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什么是张量   本文中我们用积木、小箭头、纸板以及指向箭头来描述向量以及张量的一些概念。向量具有方向和大小，其长度表示大小，箭头的指向表示其方向。向量可以表示一个平面
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小白兔的窝
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文章转载自：https://www.sohu.com/a/144569429_700316（MOOC） 也许你已经下载了TensorFlow，而且准备开始着手研究深度学习。但是你会疑惑：TensorFlow里面的Tensor，也就是“张量”，到底是个什么鬼？也许你查阅了维基百科，而且现在变得更加困惑。也许你在NASA教程中看到它，仍然不知道它在说些什么？问题在于大多数讲述张量的指南，都假设你
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