机器学习中为什么使用张量

在机器学习和深度学习中，模型的训练都是使用张量（Tensor）来进行计算的，那么什么是张量，以及为什么要用它来进行计算呢，还有别的数据形式可以用来做计算吗，今天就带大家一起来了解一下张量。

张量的概念

首先，张量（Tensor）是数学中的一个概念，用于表示在多个维度上进行索引的数据集合。在机器学习和深度学习中，张量是数据的一种表现形式，它扩展了线性代数中的向量（一维数组）和矩阵（二维数组）的概念，是一种非常重要的数据结构，也可以被视为多维数组，它们能够高效的处理和操作大量的数值数据。

定义

• 标量（Scalar）：0维张量，一个单独的数值。
• 向量（Vector）：1维张量，一个数值的列表。
• 矩阵（Matrix）：2维张量，一个数值的表格，行和列。
• 3维张量：可以看做是矩阵的列表，常用于表示多个矩阵或一组视频帧。
• 高维张量：可以有更多维度，如在图像处理中，一个彩色图像可以表示为一个3未张量（高度、宽度和颜色通道）。

在机器学习中的作用

• 数据表示：张量提供了一种灵