#############下面引用自知乎#############################
張量（tensor）是多維數組，目的是把向量、矩陣推向更高的維度。更具體點，也即是說：

把三維張量畫成一個立方體：

我們就可以進一步畫出更高維的張量：

從數據結構上來看，張量就是多維數組。
這個定義本身沒有錯，但是沒有真正反映張量的核心。

#############上面引用自知乎#############################
好了,物理中的張量什么意思呢?

從上圖可以看到,每個方向的紅色的力向量(1D張量)可以分別表示為:
[5,78,2,34,0]、
[6,79,3,35,1]、
[7,80,4,36,2]
那么一系列張力的集合就可以表示為如下2D張量

>>> import numpy as np >>> x=np.array([[5,78,2,34,0], ... [6,79,3,35,1], ... [7,80,4,36,2]]) >>> x.ndim 2

也就是說,可以理解為:
2D張量是1D張量的有序的集合(集合這個詞語這里不精確,只是為了便于理解)

同樣的,3D張量也是2D張量的集合,3D張量舉例:

>>> import numpy as np >>> x=np.array([[[5,78,2,34,0], ... [6,79,3,35,1], ... [7,80,4,36,2]], ... [[5,78,2,34,0], ... [6,79,3,35,1], ... [7,80,4,36,2]], ... [[5,78,2,34,0], ... [6,79,3,35,1], ... [7,80,4,36,2]]]) >>> x.ndim 3

張量的點積運算:

>>> import numpy as np >>> x=np.array([[5,78,2,34,0], ... [6,79,3,35,1], ... [7,80,4,36,2]]) >>> y=np.dot(x,x.T) >>> y array([[7269, 7388, 7507],[7388, 7512, 7636],[7507, 7636, 7765]])

可以看到2D張量點積結果依然是2D張量

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的张量的通俗理解和计算的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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