keras-------"tensor"

本文通过生动的比喻解释了张量的概念,将其比作不同维度的几何形状,并详细阐述了如何在NumPy中沿特定轴对数组进行操作,如求和等。通过具体代码示例,加深了对张量及其操作的理解。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

tensor即张量/维度/轴
形象的描述为:1阶张量----------一条线段;
2阶张量----------一个平面;
3阶张量----------一个立方体;
4阶张量----------N个立方体摞起来。
理解沿着axis=0/1对array进行操作,分两步进行:1.得到沿着axis=0/1可得到的向量;2.对1中得到的向量进行操作。
可进行如下尝试:
import numpy as np
a=np.array([[1,2],[3,4]])
sum0=np.sum(a, axis=0)
sum1=np.sum(a, axis=1)
print(sum0, sum1)

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