这里所举的例子比较有误导性,它似乎表明张量是用来描述各向异性的量,然而并非如此,因为单位张量本身就是各向同性的。 其实在数学上对张量有更加严谨的定义:张量是一种\pmb{\color{aqua}{多重线性映射}}。这里的映射其实就是函数,通俗地说,张量就是一个机器,它能够“吃掉”几个向量,吐出一个实数,对于吃掉的每个...
此空间中的元素叫作张量. 每个张量 \mathcal{T}\in V_1\otimes\cdots\otimes V_m 都是一个作用在 V_1^*\times\cdots V_m^* 上的多重线性泛函,它作用于 (l_1,\cdots,l_m)\in V_1^*\times\cdots V_m^* 的值记作 \mathcal{T}(l_1,\cdots,l_m) ,这里 m 叫作V_1\otimes\c...
张量(Tensor) 是在坐标变化下不变的一种形式量,比如数量、线性空间里的向量,通常以分量形式表现,是近代表述流形的几何性质和物理规律的重要数学工具。最初在19世纪末,意大利数学家 Ricci 利用分量的变换规律来定义张量,近代数学则已经将张量优雅地看做向量空间及其对偶空间上的多重线性函数,使得张量的性质和意义愈加明...
2. PyTorch 张量的操作与应用 2.1 创建 PyTorch 张量 PyTorch 提供了多种创建张量的方法，最基础的是使用 torch.tensor() 函数，它可以将 Python 列表或 NumPy 数组转换为 PyTorch 张量。import torchimport numpy as np# 从 Python 列表创建data_list = [1, 2, 3]tensor_from_list = torch.tensor(data_...
答:张量:由若干个当坐标系改变时满足转换关系的分量组成的集合,称为张量,需要用空间坐标系中的三个矢量,即9个分量才能完整地表示。 它的重要特征是在不同的坐标系中分量之间可以用一定的线性关系来换算。 基本性质: 1) 张量不变量 张量的分量一定可以组成某些函数,这些函数值与坐标轴无关,它不随坐标而改变,这样...
张量是将向量和矩阵推广到任意维度的泛化形式,理解它们如何相互作用对于机器学习尤其是在深度学习和神经网络领域,张量是非常基础和重要的概念。 它们能够高效地表示和操作多维数据,这对于处理图像、视频、音频等复杂数据至关重要。 内容很肝,建议收藏反复观看学习!
张量（Tensor）是一个在数学、物理和机器学习中广泛使用的概念。它的定义可以从不同的角度理解。这里我们...
总之，张量是一种由多个并矢组成的量，它可以用多个箭头来表示。并矢是一种由多个向量组成的量，它可以...
1 关于张量的四种定义 “张量”在不同的运用场景下有不同的定义。 (1)张量是多维数组,这个定义常见于各种人工智能软件。听起来还好理解。 (2)张量是某种几何对象,不会随着坐标系的改变而改变。 (3)张量是向量和余向量(covector)通过张量积(tensor product)组合而成的。