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标量#xff1a;仅包含一个数值被称为标量
向量#xff1a;向量可以被视为标量值组成的列表
矩阵#xff1a;正如向量将标量从零阶推广到一阶#xff0c;矩阵将向量从一阶推广到二阶。
A torch.arange(20).reshape(5, 4)
A.T //转置
张量#xff1a;是描述具有…类型
标量仅包含一个数值被称为标量
向量向量可以被视为标量值组成的列表
矩阵正如向量将标量从零阶推广到一阶矩阵将向量从一阶推广到二阶。
A torch.arange(20).reshape(5, 4)
A.T //转置
张量是描述具有任意数量轴的n维数组的通用方法
X torch.arange(24).reshape(2, 3, 4)
张量算法的基本性质
张量与张量
A torch.arange(20, dtypetorch.float32).reshape(5, 4)
B A.clone() # 通过分配新内存将A的一个副本分配给B
#A, A BA*B //按元素相加 按元素相乘Hadamard积张量与标量
a 2
X torch.arange(24).reshape(2, 3, 4)
a X, (a * X).shape
降维常见运算
A.shape, A.sum()
A_sum_axis0 A.sum(axis0)
A.mean()// A.sum() / A.numel()
点积 给定两个向量 torch.dot(x, y) //相当于torch.sum(x * y)
叉积 torch.cross(x, y)
矩阵-向量积
矩阵和向量相乘使用mv函数注意A的列维数沿轴1的长度必须与x的维数其长度相同。
torch.mv(A, x)
矩阵-矩阵乘法
两个矩阵和
torch.mm(A, B)
范数
L1范数 torch.abs(u).sum() L2范数 u torch.tensor([3.0, -4.0])
torch.norm(u)
L_p范数: Frobenius范数: torch.norm(torch.ones((4, 9)))
