线性代数(二)

1.标量

标量也叫0D张量,一个标量就是一个数,它只有大小,没有方向。

python 复制代码
import torch
x = torch.Tensor(3)
print(x)

2.向量

向量也叫1D张量。向量只有一个轴,沿着行的方向,或者沿着列的方向。向量一般指列向量。

python 复制代码
import torch
x= torch.Tensor([1, 2])
print(x)  

3.矩阵

矩阵也叫2D张量, 有两个轴,是一种二维数据结构。

python 复制代码
import torch
A = torch.Tensor([[1, 2], [3, 4]])
print(A)

假设有两个矩阵和,它们的大小分别是m * n和 n * p。则可以使用矩阵乘法来计算它们的乘积,其大小为m * p。矩阵的第行第列的元素可以表示为:

4.张量

张量是多维数组的抽象概括。它可以看作是向量和矩阵的推广。

张量的基本性质包括:张量的维度,即张量的阶数、轴数。张量的形状,即每一维的大小。张量的数据类型,即张量中的数据的类型,比如float32、int64等。

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