一般而言,描述Tensor的高维特性通常用三维及以上的矩阵来描述,例如下图所示:单个元素叫标量(scalar),一个序列叫向量(vector),多个序列组成的平面叫矩阵(matrix),多个平面组成的立方体叫张量(tensor)。当然,就像矩阵有一维矩阵和二维矩阵乃至多维矩阵一样,张量也无需严格限制在三维以上才叫张量,在深度学习的范畴内,标量...
PyTorch 有一个完整的文档页面专门用于介绍`torch.Tensor`[23]类,可以花10 分钟阅读`torch.Tensor` 上的文档[24]。 5.1.1标量(scalar) 标量是单个数字,在pytorch中,它是0维张量。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # Scalar scalar=torch.tensor(7)scalar>>>tensor(7 我们可以使用ndim属性...
torch.log():tensor内每个元素取对数 torch.pow():tensor内每个元素取幂函数 torch.exp():tensor内每个元素取指数 torch.sigmoid():tensor内每个元素取sigmoid函数值 torch.mean():tensor所有元素的均值 torch.norm():tensor所有元素的范数值 torch.prod():tensor所有元素积 torch.sum():tensor所有元素和 torch.m...
Tensor 概述 torch.Tensor 是一种包含单一数据类型元素的多维矩阵,类似于 numpy 的 array。1,指定数据类型的 tensor 可以通过传递参数 torch.dtype 和/或者 torch.device 到构造函数生成: 注意为了改变已有的 t…
一般而言,描述Tensor的高维特性通常用三维及以上的矩阵来描述,例如下图所示:单个元素叫标量(scalar),一个序列叫向量(vector),多个序列组成的平面叫矩阵(matrix),多个平面组成的立方体叫张量(tensor)。当然,就像矩阵有一维矩阵和二维矩阵乃至多维矩阵一样,张量也无需严格限制在三维以上才叫张量,在深度学习的范畴内,标量...
PyTorch的基础数据结构是Tensor（张量），它是一种几何结构，该结构通常由一个多维数组组成，数组中的数字可以通过坐标系来索引。例如：一个三维Tensor，它可以表示一个JPEG图像，JPEG图像中每个像素可以用一个三维坐标来查看。从Tensor的维度划分，通常我们把零维Tensor称为标量（Scalar），一维Tensor称为矢量（Vector）...
标量、向量和张量是数学和物理中经常使用的概念,它们的主要区别在于它们所描述的量的性质和维度。 标量(Scalar):标量是一个单独的数,它没有方向和大小之分。在物理学中,标量常常用于描述某个物理量的大小,比如温度、质量、时间等。标量可以用一个数字或符号表示,例如,温度为 20℃,质量为 10kg。
也就是说,一个Tensor是一个包含单一数据类型的多维矩阵。通常,其多维特性用三维及以上的矩阵来描述,例如下图所示:单个元素为标量(scalar),一个序列为向量(vector),多个序列组成的平面为矩阵(matrix),多个平面组成的立方体为张量(tensor)。 当然,张量也无需严格限制在三维及以上才叫张量,就像矩阵也有一维、二维矩阵乃...
一般而言,描述Tensor的高维特性通常用三维及以上的矩阵来描述,例如下图所示:单个元素叫标量(scalar),一个序列叫向量(vector),多个序列组成的平面叫矩阵(matrix),多个平面组成的立方体叫张量(tensor)。当然,就像矩阵有一维矩阵和二维矩阵乃至多维矩阵一样,张量也无需严格限制在三维以上才叫张量,在深度学习的范畴内,标量...
pytorch的基石--Tensor张量 标量(Scalar)是只有大小,没有方向的量,如1,2,3等 向量(Vector)是有大小和方向的量,其实就是一串数字,如(1,2) 矩阵(Matrix)是好几个向量拍成一排合并而成的一堆数字,如[1,2;3,4] 其实标量,向量,矩阵它们三个也是张量,标量是零维的张量,向量是一维的张量,矩阵是二维的张量。