tensor張量
阿新 • • 發佈：2021-07-07
TensorFlow裡面的Tensor，也就是“張量”，到底是個什麼鬼？
0維張量標量 標量是一個數字
1維張量/向量 1維張量稱為“向量”。
2維張量 2維張量稱為矩陣
3維張量 公用資料儲存在張量 時間序列資料 股價 文字資料 彩色圖片(RGB)
在Python中，張量通常儲存在Nunpy陣列，Numpy是在大部分的AI框架中，一個使用頻率非常高的用於科學計算的資料包。在Python中，張量通常儲存在Nunpy陣列，Numpy是在大部分的AI框架中，一個使用頻率非常高的用於科學計算的資料包。同樣，在深度學習中，我們使用張量水桶作為基本的樂高積木。
一維張量：陣列 可以使用NumPy’s ndim
二維張量：矩陣 矩陣的行和列能轉換和操作，從而使列變為行或者行變為列，也就是100×10或者10×100不一定，np可以自由的resize和reshape
三維張量：立方體 3維張量最好視為一個立方體，有長寬高這樣的。一張圖片有三個引數：高度、寬度和顏色深度。（例如，RGB為三通道）
(width, height, color_depth) = 3D
四維張量：多張圖片同時輸入，我們就會用到4D張量，一張圖片是3D張量，一個圖片集則是4D，第四維是樣本大小。
(sample_size, width, height, color_depth) = 4D
[什麼是tensor][ https://blog.csdn.net/qq_31821675/article/details/79188449]