1.张量的简介 张量也可以称为多维矩阵。例如,标量: 为0维张量 向量:为1维张量 矩阵:为2维张量 .........
张量是N维矩阵抽象。一维张量是向量。二维张量是矩阵,三维或以上称N维张量或N阶张量。 输入节点,从接收标量,改为接...
执行tf.reduce_sum(tensor)后,tensor会降维,比如本来是3维张量,会变成2维张量。三维张量...
Tensor定义 tensor张量可以理解为n维数组: 0维张量是一个数(Scalar/number), 1维张量...
Tensor 张量 张量类似于多维数组,它是标量、向量、矩阵的高维拓展; 可以将标量看做0维张量,数组看做是一维张...
张量分解 Notation and Preliminaries(张量的符号和术语) 一维张量用小写粗体字母表示,例...
标量 向量 矩阵 张量 (n维数组) Tensor的创建 稀疏张量 点乘
张量的数学含义是多维数组,标量(数字)可以看作是0维的张量。一维数组称为1维向量,二维数组称为矩阵。在神经网络学习...
张量 张量(tensor)也就是? 维数组,是深度学习中基本的数据结构,张量类可以很好地使用GPU加速计算,其次,...
本文标题:1-5 维张量图示
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