数组与张量的区别

最新推荐文章于 2024-11-28 09:45:16 发布
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张量是神经网络计算的基础，不同于普通的数组，它可以轻松进行卷积、激活等操作，并且能在GPU上加速计算。0维到多维数组在神经网络中分别对应变量、向量、矩阵和高维数组，PyTorch中的tensor是实现这些操作的关键数据类型。

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数组与张量

概念

​ 张量是数学概念，数组是计算机的概念。数组是张量在计算机中的实现

含义

​ 0维叫变量或0维数组，1维叫向量或1维数组，2维叫矩阵或2维数组，3维及以上叫张量或多维数组。

应用

​ 张量是就是神经网络里的数组，叫它张量而不是数组是因为它有自己的特质，它是神经网络计算的基本单元，tensor可以轻易地进行卷积，激活，上下采样，微分求导等操作，而numpy数组就不行，普通的数组要先转化为tensor格式才行
tensor类型可在GPU上进行加速计算，numpy不可在GPU上加速计算
tensor是pytorch中自带的数据类型

摸鱼的健
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张量、数组
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n 维数组（张量）关于轴 axis 的理解
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01-08 896
就是对三组蓝色括号（暂时只看第一组紫色内的三组蓝色，其他紫色组内同理）进行聚合操作，即把三组紫色括号看成 sum 操作的三个输入，再对应数字相加，得到 [3,3,3,3]。（2）当 dim = 1，即将 X 的第一层内的三组方括号与 Y 的第一层内的三组方括号直接拼接，融成新的第一层。（3）当 dim = 2，即将 X 的第二层内的四个数字与 Y 的第二层内的四个数字直接拼接，融成新的第二层。（1）当 dim = 0，即将 X 的第零层内的两组方括号与 Y 的第零层内的两组方括号直接拼接。
数组与张量的区别：从数据结构到应用场景的深度解析
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kkz2756275580的博客
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tensor与n维数组区别
数组，向量，矩阵，张量之间的区别与联系
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一组有序排列的数，既有大小也有方向由多个行和列组成一个多维数据容器，可以用来表示各种数据类型，如数值、图像、音频、文本等线性表数据结构，它用一组连续的内存空间来存储一组具有相同类型的数据。
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studyvcmfc的专栏
10-31 1365
https://www.zhihu.com/question/381348941
nx:Elixir的多维数组（张量）和数值定义
03-12
-Elixir的多维数组（张量）和数值定义 具有Nx编译器集成和JIT / AOT编译到CPU / GPU的Google XLA的Elixir客户端 具有Nx后端集成的 Elixir客户端 每个都有自己的自述文件，您可以在上面访问自述文件以了解更多信息。...
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lzfshub
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tensorflow2.0笔记-基本概念
weixin_42217488的博客
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1 导入tensorflow import tensorflow as tf 2 张量 2.1 张量计算 张量类似于numpy中的多数组。下面是add（加）、square（平方），reduce_sum（求和）。张量和numpy数组的区别在于张量便于gpu加速、张量是不可变的。具体张量的理解可参考https://blog.youkuaiyun.com/pandamax/article/details/63684633 print(tf.add(1, 2)) print(tf.add([1, 2], [3, 4])) p
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qq_40574708的博客
05-07 1067
转载自https://www.cnblogs.com/abella/p/10142935.html 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，都假设你已经掌握他...
[人工智能-深度学习-3]：张量tensor是数组Aarry和矩阵Matrix的泛化
文火冰糖（王文兵）的博客
08-03 5745
作者主页(文火冰糖的硅基工坊)：https://blog.youkuaiyun.com/HiWangWenBing 本文网址： 目录 第1章 张量的定义 1.1 张量在深度学习中的定义 1.2 张量的应用 第2章 张量的算数运算 第3章 张量的形状运算 3.1 合并 3.2 张量的分解 第4章 点积与乘积 4.1张量的点积/内积 4.2 张量的乘积/外积 （深度学习用不到） 第1章 张量的定义 1.1 张量在深度学习中的定义 张量（tensor）是多维数组，是向量、矩阵推向更高的维度的一.
tensor和array的区别
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接触tensorflow的同学对这两句代码一定无比熟悉，作为python新手的我，一直不太明白两者的区别，对数组或者矩阵操作的时候一会儿np.xx()，一会tf.xx()，各种混用导致频繁报错。。。 import tensorflow as tf import numpy as np 这里用一个最简单的列子，证明二者的不同： 输入 a=tf.constant([[1,2],[3,4]],dt...
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