第2章 神经网络的数学基础张量（tensor）一般来说，当前所有机器学习系统都使用张量作为基本数据结构。张量是数字的容器，矩阵就是二维张量。张量是矩阵向任意维度的推广。张量的维度通常称作轴。仅包含一个数字的张量叫做标量（也叫 0D张量）在 Numpy 中，一个 float32 或 float64 的数字就是一个标量张量（或标量数组）。你可以用 ndim 属性来查看一个 Numpy 张量的轴的个数。
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2023-12-01 10:59:46
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最近看的一篇paper需要的背景知识（可能略有删改）目录1.张量简介2.张量的定义与运算2.1 张量(Tensor)2.2 纤维(Fibre)2.3 切片(Slice)2.4 内积(Inner product)2.5 矩阵展开(Unfolding-Matricization)2.6 外积(Outer Product)2.7 Kronecker乘积(Kronecker Product)2
# Python 多个一维张量求外积
## 引言
在Python编程中，张量（tensor）是一个多维数组，可以用来表示向量、矩阵和更高维度的数据。张量的外积（outer product）是一种常见的操作，它用于计算两个张量之间的乘积。本文将介绍如何使用Python来实现多个一维张量的外积运算，并提供相应的代码示例。
## 张量的外积
张量的外积是一种在线性代数中常见的运算。在数学上，给定两个
原创
2023-08-16 09:11:10
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NumPy(Numerical Python)是 Python 语言的一个扩展程序库。其中提供了许多向量和矩阵操作，能让用户轻松完成最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解以及其他科学与工程中常用的计算，不仅方便易用而且效率更高。 NumPy 是一个开源的Python科学计算基础库，是SciPy、Pandas等数据处理或科学计算库的基础。拥有一个类似于
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2023-06-02 23:54:11
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# Python中的外积：深入探讨与示例
外积（Cross Product）是线性代数中的一个重要概念，通常用来获取两个向量的垂直向量。在计算机科学与物理模拟中，外积的应用非常广泛，例如在三维图形处理、机器学习和机器人学等领域。在Python中，我们可以利用NumPy等库来方便地计算外积。本文将带您深入理解外积的概念，并通过代码示例为您展示如何在Python中实现外积。
## 什么是外积？
# Python外积的实现
## 引言
在数学中，向量的外积（cross product）也被称为叉积，是一种在三维空间中定义的向量运算。Python提供了几种方法来计算向量的外积，本文将介绍如何使用Python实现向量的外积。
## 流程概述
下面是计算Python向量外积的一般流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 导入必要的库 |
| 步骤2 | 定
原创
2023-08-15 15:57:12
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TensorFlow这里简单总结一下TensorFlow的入门学习基础，作为TensorFlow学习之旅的启航。
张量（Tensor）TensorFlow 内部的计算都是基于张量的,张量是在我们熟悉的标量、向量之上定义的，详细的定义比较复杂，我们可以先简单的将它理解为一个多维数组：3 # 这个 0 阶张量就是标量，shape=[] [1., 2., 3.] # 这个 1 阶张量就是向量，sha
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2024-09-01 10:09:23
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目录2.1 张量的数据类型2.2 张量的生成 (1)使用torch.tensor()函数生成张量 (2) torch.Tensor()函数（3）张量和Numpy数据相互转换（4）随机数生成张量（5）其他生成张量的函数2.3 张量操作 (1) 改变张量的形状 (2)获取张量中的元素（需要细化)2.4 张量计算
向量 vector代数表示，一个向量表示一组有序排列的数，详见向量的数量积，向量外积数量积（又叫内积、点积dot product; scalar product），感觉一般别叫点乘，容易和矩阵或者多维数组的点乘混淆，也有的人叫点乘，但是记住多维和向量的点乘含义不一样就i下。 代数表示，对应元素相乘后相加，见向量外积 又称为叉乘（Cross Product）又称向量积（Vector Product）
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2024-01-11 09:09:24
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目录理解张量： 命名张量：（存疑） 张量的元素类型：使用dtype指定数字类型：张量的API： 张量的存储视图： 张量元数据的大小，偏移量和步长： 无复制转置 :高维转置 :连续张量:理解张量：张量（tensor）是一个数组，也就是一种数据结构，它存储了一组数字，这些数字可以用一个索引单独访问，也可以用多个索引访问。它是一个数据容器。它包含的数据几
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2023-06-20 20:39:06
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## **函数（1）****函数的定义：** 1. [ ] 小时候大家应该都玩过乐高积木，只要通过想象和创意，可以用它怕拼凑出很多神奇的东西。随着学习的深入，编写的代码日益增加并且越来越复杂，所以需要找一个方法对这些复杂的代码进行重新组织。 2. [ ] 为了是使得程序的代码更为简单，就需要把程序分解成较小的组成部分。(三种方法 函数，对象和模块) 3. [ ] 函数就是把代码打包成了不同形状的乐
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2023-12-01 10:38:24
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在这篇博文中，我们将探讨如何使用 Python 计算向量的外积（cross product），并详细记录这个过程中的环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、安全加固和生态集成等关键部分。外积在很多领域都有广泛应用，如计算机图形学、物理模拟等。
### 环境配置
首先，确保你的开发环境是正确的。我们需要安装 Python 和一些依赖库。以下是所需环境的配置以及依赖版本的表格。
1. 安装 Pyt
# 使用PyTorch实现向量外积的详细指南
在这篇文章中，我们将学习如何使用Python中的PyTorch库来实现向量的外积。作为一名新入行的开发者，掌握向量外积的概念及其实现，将为今后的数学计算和深度学习模型的构建提供帮助。
## 外积的基本概念
外积（Cross Product）是向量运算中的一种计算，它将两个向量结合生成一个新的向量，新向量的方向垂直于原两个向量。外积仅适用于三维向量
原创
2024-09-19 08:33:37
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## 向量外积的实现指南
在这篇文章中，我们将学习如何在 Python 中实现向量的外积。首先，我们会概述整个流程，然后逐步深入到每一步的代码实现。
### 流程概述
我们可以将实现向量外积分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------------------------------------|
| 1
原创
2024-09-05 06:36:33
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numpy处理张量的包。张量是矩阵向任意维度的推广（张量的维度通常叫做轴 axis）。标量（0D张量） 仅包含一个数字的张量叫作标量(scalar，也叫标量张量、零维张量、0D 张量)。向量（1D张量） 数字组成的数组叫做向量（vector）或一维张量（1D张量）。矩阵（2D张量） 向量组成的数组叫作矩阵(matrix)或二维张量(2D 张量)。3D张量和更高维张量选
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2023-10-06 22:54:59
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文章目录一.张量的定义二.张量的生成1.torch.tensor()函数(1).创建(2).属性(3).张量求梯度2.torch.Tensor()类(1).普通创建(2).随机生成张量三.张量的数据类型1.获取张量的默认数据类型2.修改张量的默认数据类型3.张量数据类型转换4.torch和numpy转换(1).numpy 转 torch(2).torch 转 numpy四.张量的操作1.改变形状
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2023-08-17 21:19:07
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找张量积概念的时候，被各种野路子博客引入的各种“积”搞混了，下面仅以Wikipedia为标准记录各种积的概念。 点积（Dot product） https://en.wikipedia.org/wiki/Dot_product 在数学中，点积（Dot product）或标量积（scalar prod
原创
2023-06-11 11:24:50
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张量tensor几何代数中定义的张量是基于向量和矩阵的推广，通俗一点理解的话，我们可以将标量视为零阶张量，矢量视为一阶张量，那么矩阵就是二阶张量。那TensorFlow里面的张量(Tensor)是什么，流动(Flow)是什么？是什么？本教程中，我将使用Python，Keras，TensorFlow和Python库Numpy。在Python中，张量通常存储在Numpy数组，Numpy是在大部分的AI
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2024-04-27 07:15:57
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文章目录BasicsAbout shapesIndexingSingle-axis indexingMulti-axis indexingManipulating ShapesMore on dtypesReferences import tensorflow as tf
import numpy as npBasics张量是具有统一类型（dtype）的多维数组。它和 NumPy 中的 np.a
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2024-01-17 06:40:19
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矢量叉乘，向量外积矢量叉乘，向量外积1. 矢量叉乘定义2. 模长3. 方向4. 坐标运算6. 叉乘矩阵（斜对称矩阵）6. 叉乘运算规则 1. 矢量叉乘定义定义两个向量和，他们的叉乘可以写为本质上向量叉乘为向量旋转，满足右手螺旋准则； 叉乘结果是一个向量，向量模长是向量A，B组成平行四边形的面积；向量方向是垂直于向量A,B组成的平面；也叫向量积与点乘不同之处是：点乘结果是一个数，表示两个向量的投影
