向量运算

【深度学习】Pytorch 系列教程（三）：PyTorch数据结构：2、张量的数学运算（1）：向量运算（加减乘除、数乘、内积、外积、范数、广播机制）本文将介绍PyTorch中张量的数学运算之向量运算，包括加减乘除、数乘、内积、外积、范数、广播机制等本系列实验使用如下环境

07 点积两个维数相同的向量 [ 2 , 7 , 1 ] T , [ 8 , 2 , 8 ] T [2, 7, 1]^{T},[8, 2, 8]^{T} [2,7,1]T,[8,2,8]T,求它们的点积，就是将对应坐标配对，求出每一对坐标的乘积，并将结果相加。

三维向量旋转如图1所示，设一个向量 v ⃗ \vec{v} v 绕另一个向量 u ⃗ = [ x , y , z ] T \vec{u}=[x,y,z]^{T} u =[x,y,z]T旋转 θ 度，变换到 v ⃗ ′ \vec{v}^{'} v ′。求旋转后得到的向量 v ⃗ ′ \vec{v}^{'} v ′的表示形式。