#基础概念#之tensor
中译名:张量
定义:
from wiki:
In mathematics, tensors are geometric objects that describe linear relations between geometric vectors, scalars, and other tensors.
tensors 是一类几何模型,它描述了向量、标量以及其他tensor之间的线性关系。
这个定义并不是很清晰,个人理解是:
当我们需要在维度层面上去理解数据时,那么张量就是这些具有各种不同维度的数据总称。
那么,标量(scalar)就是0-d tensor;
向量(vector)就是1-d tensor;
矩阵(matrix)就是2-d tensor;
再高维的tensor就没有常规的概念来对应了,就统称为 tensor就好了。
在这个基础上,就可以理解tensorflow的工作原理了。简单说就是,先设计好一个神经网络结构,定义一些tensor,然后整个训练过程就可以看成这些tensor从输入层流动到输出层。
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