tensorflow中张量学习笔记——张量各个下标的含义

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#TensorFlow #深度学习

本文深入解析了四维图像数据的结构，详细阐述了每个维度的含义：第四个维度代表3维图像的数量，第三个维度是图像的深度，第二个维度表示宽度，第一个维度则表示长度。通过理解这些维度，读者可以更好地掌握图像数据的组织方式。

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

假设image = [a, b, c, d]，那么a是第四个维度，可以代表有多少个3维图像；b是3位图像数据的深度，也可以代表有多少个矩阵；c是3维图像的宽度，从矩阵的角度，即为矩阵的行下标；d是3维图像的长度，从矩阵的角度，即为矩阵的列下标。

『矩阵论笔记』上篇：张量CP分解的详细推导以及Python实现
AI新视界
07-11 4161
张量CP分解的详细数学推导以及Python实现(上集)
花书学习笔记——线性代数部分
小耗子先森的博客
06-08 992
文章目录标量、向量、张量矩阵相关知识矩阵矩阵常用的运算法则特殊矩阵范数向量范数矩阵范数特征分解奇异值分解伪逆矩阵主成分分析 标量、向量、张量 标量 就是一个数, 1, 2, 3.0等 向量 不仅有大小, 还有方向, 它由一组数组成, 如 (1, 2, 3), (x, y)等 张量 可以看作坐标超过两维的数组，因此向量是张量的一个特例 矩阵相关知识 矩阵 矩阵 相当于一个二维数组, 通过行和列下标唯一索引一个矩阵中的元素 (x11x12x13x21x22x23x31x32x33)\begin{pmatrix}
张量的下标记法与坐标变换
qq_46216549的博客
07-13 1022
在表达式的某项中，下标可以出现一次或者两次。在下标记号法中，有两个特殊的符号：Kronecker 符号和置换符号。如果在张量中的某项重复，则这项下标在取值范围内遍历求和，对于取值范围1-3，下面的公式表示。在图c.1所示的笛卡尔坐标系到新坐标系之间的变换矩阵，在下标记法中，变换矩阵的表达式为。· 如果某项中下标重复出现了两次，那么就意味着把该项下标在取值范围内遍历求和。在矩阵表示表示法中Kronecker符号的含义就是单位矩阵，因此。是一个矢量，a是一个定义在笛卡尔坐标系的二阶张量，采用矩阵记法。
张量及其标记法
wanjiac的博客
09-19 1万+
1. 张量标记法 根据下式理解： 注：图片出处：自由指标（百度百科） 主要理解： 哑指标：同项中出现两次的指标；（爱因斯坦求和约定） 自由指标：同项中不重复出现的指标； 注：X1Y12+X2Y12是两项，同项指X1Y12。上式中J在同项中初选两次，因此为哑指标，同理i为自由指标！ 2. 张量（tensor） 张量可以认为是“基向量（basis vector）”和“分量（c...
【张量分解(一)】符号与基础知识
bqw的博客
03-18 1万+
本文是对论文Tensor Decompositions and Applications进行了翻译、整理、筛选和适当的补充，如何希望深入理解可以阅读原文。 一、介绍 物理或工程中的张量，在数学中通常称为张量场。本文所涉及到的张量是指多维数组，或者说是多维向量空间中的元素。 一阶张量称为向量，二阶张量称为矩阵，三阶或者更高阶张量则称为高阶张量或者直接称为张量。 二、符号 张量使用手写风格的大写字母...
PyTorch基础1——张量
qq_35556504的博客
07-11 2103
参考：《20天吃掉那只pytorch》 4、张量 ​ 张量是pytroch中最重要的数据类型，神经网络中操作的数据都是张量。输入的图片是一个张量，中间的隐藏层也是张量，最后输出的结果也是张量。 ​ 所以懂得张量的基本操作就成了pytroch的基本功。 ​ 张量是一个多维数组，维度可以从0到n ​ 如果维度为0那么就是一个常数，如果维度为1那么就是一个向量，如果维度为2那么就是一个矩阵，如果维度为3就是一个立方体，如果维度为4 … 4.0 张量的介绍 ​ Pytorch的基本数据结构是张量。 张量即多维数组。
【数学】张量通俗入门
beidou111的博客
03-17 1万+
1 张量 张量就是一组有序数。 或者说，张量就是一组有序数的表现方式，或者说是记号。比如向量是一种表现方式，矩阵是一种表现方式，张量同样也是一种表现方式。它本质就是一组有序的数字而已。 值得指出的是，张量是比向量和矩阵更高级的记号。它向下包含了向量和矩阵。凡是向量和矩阵能表示的，张量都能更简洁地表示。 在很多地方，我们不提是几阶张量，就默认是2阶。 1.1 为什么张量记号简便 为什么要用张量记号，说起来，无非是简便。当然，熟悉了之后，还可以将知识抽象到更高层次。 为什么会简便？ 比如应力记号σ\sigmaσ
张量的理解
weixin_44109545的博客
02-20 999
4维张量的实例 创建4维张量 import torch x = torch.linspace(0,71,72).view(2,3,3,4) print(x) 4维张量输出： tensor([[[[ 0., 1., 2., 3.], [ 4., 5., 6., 7.], [ 8., 9., 10., 11.]], [[12., 13., 14., 15.], [16., 17., 18.
学习笔记——Numpy基本操作（一）
别呀的博客
04-16 1545
Numpy 介绍 NumPy(Numerical Python) 是 Python语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。 NumPy的前身 Numeric 最早是由 Jim Hugunin 与其它协作者共同开发，2005年，Travis Oliphant 在 Numeric中结合了另一个同性质的程序库 Numarray 的特色，并加入了其它扩展而开发了 NumPy。NumPy 为开放源代码并且由许多协作者共同维护开发。 包括： 一个强大的 N 维数组对
动手学深度学习笔记3——线性代数
weixin_66472769的博客
04-04 681
《动手学深度学习》笔记 第二章 预备知识 2.3线性代数
PyTorch学习笔记（3）：张量（Tensor）的生成
npuraymond的博客
10-08 2574
今天的学习还是要借助Anaconda完成。首先，我们输入 (base) C:\Users\imzucn>python Python 3.8.8 (default, Apr 13 2021, 15:08:03) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] :: Anaconda, Inc. on win32 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> import
Tensor 省略号（三个点）切片
swust5120171204的博客
06-26 1126
Tensor 省略号切片
附录1 张量记号
看风景的人lsy
09-03 758
示例 x^=(x^1,x^2,x^3)T=H−1x=H−1(x1,x2,x3)T的张量表示是：x^i=(H−1)ijxjx^=(x^1,x^2,x^3)T=H−1x=H−1(x1,x2,x3)T的张量表示是：x^i=(H−1)jixj \mathbf {\hat x}=(\hat x^1,\hat x^2,\hat x^3)^T=H^{-1}\mathbf{x}=H^{-1}(x^1,x^2,x...
【张量分析 - 1. 张量的概念】
最新发布
岑亮的博客
09-13 4364
在现代物理学与工程学中，张量分析是不可或缺的一部分。它不仅为描述物理现象提供了一个强有力的数学工具，而且还在几何学、流体力学、广义相对论等领域中发挥着至关重要的作用。本文旨在介绍 张量的基本概念 及其推广形式—— 张量场与张量算子 ，并探讨它们如何作为变量、函数和运算的自然延伸，在复杂系统的研究中构建起一座桥梁。通过将这些概念置于一个统一的框架下，我们将能够更好地理解自然界中的矢量场、应力张量、电磁场等现象背后的数学本质。
tensorflow之tensor排序和 top accuracy
影子
09-07 810
tensorflow张量排序，以及top accuracy的计算
图像的数组、张量、维度表示
热门推荐
gjl的博客
05-04 2万+
1.图像的数组表示 图像的RGB色彩模式 RGB三个颜色通道的变化和叠加得到各种颜色，其中各通道取值范围: R 0~255 G 0~255 B 0~255 白色 255 255 255 黑色 0 0 0 RGB形成的颜色包括了人类视力所能感知的所有颜色。 常用RGB颜色表：http://jsxzjh.bokee.com/3744988.html PIL库 PIL: Python Image Lib...
图像的特征向量
weixin_46737718的博客
11-14 6202
为了存储图像，计算机要存储三个独立的矩阵（矩阵可以理解成二维数组），这三个矩阵分别与此图像的红色、绿色和蓝色相对应（世界上的所有颜色都可以通过红绿蓝三种颜色调配出来）。如果图像的大小是64 * 64个像素（一个像素就是一个颜色点，一个颜色点由红绿蓝三个值来表示，例如，红绿蓝为255,255,255，那么这个颜色点就是白色），所以3个64 * 64大小的矩阵在计算机中就代表了这张图像，矩阵里面的数值就对应于图像的红绿蓝强度值。 ...
图片的维度
weixin_45564209的博客
08-30 2755
如果一个图片它是四维的， 如（1，1，256，256） 那么第一个数字代表的意思是batch_size 第二个数字代表的意思是通道数 后面代表的意思是尺寸，至于顺序，目前还不知道。 然后opencv中的shape是按高×宽×颜色通道 但是cv2.resize是按照宽×高×颜色通道来的 所以注意一下。 ...
图像特征
baidu_18891025的博客
08-15 3540
1.表示图像的特征有哪些？ 图像特征主要有图像的颜色特征、纹理特征、形状特征和空间关系特征。 颜色特征是一种全局特征，描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。 由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感，所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。颜色直方图是最常用的表达颜色特征的方法， 其优点是不受图像旋转和平移变化的影响，进一步借助归一化还可不受图像尺度变化的影响，特别适用...
TensorFlow中张量详解：创建与操作
在TensorFlow中，张量（Tensor）是其核心概念，它是一种多维数组，用于表示数据在计算图中的流动。Tensorflow的张量支持各种数据类型，如`tf.int`、`tf.float`、`tf.bool`和`tf.string`，这使得它可以处理不同类型的...
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