张量、向量、标量的区别

张量概念解析
最新推荐文章于 2025-10-10 15:01:27 发布
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标量是0阶张量(一个数)，是1*1的； 
向量是一阶张量，是1*n的； 
张量可以给出所有坐标间的关系，是n*n的。 
 

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机器学习中的概念 张量、标量、向量、矩阵等数据结构的区别
u013558123的博客
01-05 1382
机器学习中的概念 张量、标量、向量、矩阵
机器学习笔记 - 标量、向量、矩阵、张量
学以致用 知行合一
04-11 4569
介绍线性代数中使用的基本元素及其定义。还介绍了Python/Numpy 中的重要函数。以及通过示例解释如何创建和使用向量、矩阵。 标量（Scalar）为一个数字。 向量（Vector）是一个数字数组。 矩阵（Matrix）是二维数组。 张量（Tensor）是一个n维数组n > 2。
张量(tensor)与向量(vector)的维度
Zssss12的博客
02-13 5504
如果我给出一个元组(7,8,9)，凭借我们的数学直觉，我们一眼就看出他是一个向量，代表着在三维空间中的一个有向线段，但是如果我给出的是一个数组a=[7,-8,9],这显然是一个长度等于3的数组，因为我们想声明这个数组时肯定是先int arr[3] = {7,-8,9};//C,这显然是一个一维度数组,那么它到底是几维的？如果你对这个问题产生了疑惑，本文可能会提供一些帮助。
张量、向量与矩阵：多维世界的数据密码
最新发布
hour_go的博客
10-10 1654
摘要：张量是向量和矩阵在任意维度上的泛化。向量是一维张量，矩阵是二维张量，而张量可以是零维到N维的数据容器。在深度学习中，所有数据都以张量形式存在。关键区别在于：向量/矩阵维数固定，强调线性运算；张量维数灵活，是多维数据结构，适用于现代AI、物理学等领域。例如，彩色图像是3阶张量，视频流可形成5阶张量。张量的核心价值在于其多维表达能力，使其成为处理复杂数据的基础工具。（149字）
通俗理解张量tensor(AI入门)
PengWei Yang
06-19 2195
在深度学习的过程中，我们经常会遇见什么是张量这个名词。 那么什么是张量呢？他又用来做什么呢？ 概念： 几何代数中定义的张量是基于向量和矩阵的推广，通俗一点来理解的话，而我们可以把标量视为零阶张量，矢量视为一阶张量，那么矩阵就是二阶张量。 定义：张量的严格定义是利用线性映射来描述的。与矢量相类似，定义由若干坐标系改变时满足一定坐标转化关系的有序数组成的集合为张量。 从几何角度讲， 它是一个真正的几何量，也就是说，它是一个不随参照系的坐标变换（其实就是基向量变化）而变化的东西。最后结果就是基向量与对应基向量上
张量和向量
qq_36485259的博客
11-07 6299
张量（Tensor）和向量（Vector）都是数学中的概念，它们在线性代数和深度学习中有着重要的应用。简而言之，向量是一维的，可以看作是一阶张量，而张量是一个更广泛的概念，可以有多个维度。在深度学习中，张量是非常重要的数据结构，用于表示和处理多维数据。
标量、矢量、向量以及张量
nbspzs的专栏
03-29 4494
总的来说，标量表示单个数值，矢量表示有大小和方向的量，向量是多个数值按顺序排列的一维数组，而张量则是多维数组，可以是标量、矢量或向量的泛化。在机器学习中，我们经常使用这些不同类型的量来表示和处理数据。在机器学习中，我们经常会遇到以下几种量的概念：标量、矢量、向量以及张量。
张量、标量、向量和矩阵
qq_40523298的博客
04-27 2461
在这里，第一个元素(0.5)被当作x值，第二个元素(0.5)被当作y值,如果我们有三个元素，第三个就是z值。因此，对于列图片中没有 x 和 y 的值，总和向量将等于常量矩阵(或向量)。标量是 0 秩张量。第一个矩阵(1)的第 4 列乘以第二个矩阵的第 1 行，第一个矩阵(2)的第 5 列乘以第二个矩阵的第 2 行，依此类推。为了从列图片中找到方程组的解，我们将系数矩阵与不同的变量值(x 和 y)相乘并将它们相加(向量加法类似于矩阵加法)。因此，x=2 和 y=1 是方程组(4)(5)和(6)的一个唯一解。
线性代数：向量、张量、矩阵和标量
五只鸭子的专栏
02-23 5146
标量是数学中的一个基本概念，它表示一个单独的实数，没有方向或位置。在数学表示中，我们通常用小写字母表示标量，例如 a 或 x。向量是有序的一维数组，其中包含多个标量元素。每个元素都有一个索引，表示其在向量中的位置。在数学表示中，我们通常用小写粗体字母表示向量，如v。矩阵是一个二维数组，其中包含多个标量元素，这些元素按行和列排列。在数学表示中，我们通常用大写字母表示矩阵，如 A。在线性代数里面可以简单的将张量理解为一个多维数组，可以包含标量、向量和矩阵。在数学表示中，我们通常用大写粗体字母表示张量，如T。
【深度学习】— 线性代数基础-标量、向量、矩阵、张量、张量算法的基本性质、按元素运算示例、Hadamard积、标量与张量运算、广播机制、降维、点积、矩阵-向量积、矩阵-矩阵乘法、范数
我们都是被分成两半的人，一边热爱生活，一边憎恨生活。面对生活，我们总是在矛盾的两端摇摆，在反复的矛盾和犹豫中，一边踉跄前行，一边重振旗鼓。我渴望改变，渴望变得更好，渴望找到出口……就像一个溺水人的挣扎，就像一个救生圈。我是一个矛盾集合体，想要变得快乐，但是
09-27 1704
标量、向量、矩阵和张量是线性代数中的基本数学对象。向量是对标量的泛化，矩阵是对向量的泛数。标量、向量、矩阵和张量分别具有零、一、二和任意数量的轴。通过sum和mean函数，张量可以沿指定轴降低维度。两个矩阵的按元素乘法称为Hadamard积，它与矩阵乘法不同。在深度学习中，常用的范数包括L1范数、L2范数和Frobenius范数。我们可以对标量、向量、矩阵和张量执行各种操作。
线性代数的学习和整理3：标量，向量和张量的定义和对比
奔跑的犀牛先生
08-18 4443
向量就是一组数字，而不是一个单个数字，α={x1,x2,x3....xn}向量vector也叫矢量表示一组n个数构成的有序排列的数向量也可以认为就是 数组list，比如[1,2,3,4,5]向量的几何表示在各种向量空间里的二维图，三维图里，就是空间里的点（其终点代表了从原点出发的向量）向量，可以认为是带方向的一组数方向就是 数组里的数字的排序竖着的叫列向量， α={x1,x2,x3....xn}横着的为行向量， αT={x1,x2,x3....xn}
标量、向量、矩阵与张量
mxrsunshine的博客
07-28 2137
如题
Pytho“张量”（Tensor）和 Java的“向量”（Vector）区别和联系
WSSWWWSSW的博客
08-21 588
Python中的张量（Tensor）张量是多维数值数据的容器，维度可以是0维（标量，如单个数字）、1维（向量，如[1,2,3]）、2维（矩阵，如），甚至更高维（如3维的“立方体”数据它是Python中深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）和科学计算库（如NumPy）的核心数据结构，本质是“多维数组”，专门用于高效存储和计算数值型数据（如整数、浮点数）。Java中的向量（Vector）Java的Vector是标准库（）中的一个集合类，本质是“动态一维数组”，仅支持一维结构。
标量，向量和张量之间的关系？
weixin_43751285的博客
12-04 1419
在这里只说一下简单的个人能理解。如有错误请批评指正。 在很早的时候我们都学过什么是标量和向量了。 一般情况我们定义标量只有大小叫做标量。标量仅仅描述一个东西数量的多少?比如衣服多大码呀，身高有多高呀？这些表示大小和长度的仅仅用标量去说明它的数量就行了。 但是在力学需要了解它的受力方向于是就有了向量。向量是既有大小又有方向。也就是说你不仅能够通过大小观察出它的多少，也能够通过方向去判断它的作用方向。 张量其实就是在向量的基础上进一步的拓展去表达向量没有表达的东西，比如你如何表达一个物体任意点的受理情况，你单
关于张量的理解，以及其与向量的区别
Echooo的博客
10-09 3883
n阶张量可以理解为n∗nn*nn∗n的矩阵，就像n维向量可以理解为n∗1n*1n∗1的矩阵一样。 因为n∗1n*1n∗1的矩阵中，每个矩阵的元素代表的是隐含的基向量的长度，对于基向量的方向，我们是默认的一种表示方法，所以这些基向量线性组合在一起就构成了n维向量。 同理，n∗nn*nn∗n的矩阵中，每个元素都隐含着基向量的长度，对于基向量的方向，我们是默认的一种表示方法，但值得注意的是，这里的基向量是一种组合式的基向量，而不是n维向量中的那种单一式的基向量，而长度也只是其中某一个向量的长度。 ..
张量与向量的区别
ningyanggege的博客
08-12 1886
【线代基础】张量、向量、标量、矩阵的区别
weixin_57208584的博客
03-12 3345
例如，x=np.array([[5, 78, 2, 34, 0], [6, 79, 3, 35, 1], [7, 80, 4, 36, 2]])具有方向性，可以理解为一个多维数组，它是标量、向量、矩阵的高维扩展，属于一个数据容器。通常，张量的维度被称作轴(axis)，张量轴的个数也叫做阶(rank)因为向量只有一个轴，只是在轴上有4个元素组成了4个维度！概念上为又代表方向，又代表大小的一组数，几何意义上对应。例如，x=np.array([1,2,3,4])上述x为4D向量，但不是4D张量。
请用人话给我讲讲向量和张量的联系和区别
thanklife的专栏
07-07 1486
向量与张量的通俗理解 向量是张量的一种特殊形式（1阶张量），相当于"单箭头快递"。向量只能描述单一维度的信息（如3瓶可乐、2袋薯片），而张量是更通用的多维数据结构，可以表示从标量（0阶）到高维数组（如彩色图片是3阶张量）的各种数据。两者的核心区别在于维度数量：向量固定是1维，张量则可以是任意维度。简单说，向量是张量家族中的"小弟弟"，张量则是能处理复杂数据的"超级快递系统"。
把10000参数量是张量变成标量
07-15
在深度学习中，将一个包含10000个参数的张量转换为标量通常涉及到对张量进行某种形式的降维操作。这种操作可以通过多种方式实现，具体取决于应用场景和需求。以下是几种常见的方法： ### 1. **求和（Sum）** - ...
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