张量是深度学习的核心数据结构，理解其本质对高效编程至关重要。以下是关键概念与实践指南：

📌 1. 张量的维度与形状

  • 0维张量（标量）：单一数值，如 5
  • 1维张量（向量）：有序数列，如 [1, 2, 3]
  • 2维张量（矩阵）：二维数组，如 
    [[1, 2], 
 [3, 4]]
  • N维张量：扩展至更高维度，如3D张量用于表示图像体积
张量_维度

🧮 2. 张量运算核心

  • 加减乘除：逐元素操作，如 A + B
  • 点积与矩阵乘法：A @ B（需匹配维度）
  • 广播机制：自动扩展小张量以匹配大张量形状
  • 索引与切片：A[0, 1:3] 提取特定区域
张量_运算

🧪 3. 实际应用案例

  • 图像处理：3D张量 (H, W, C) 表示像素值
  • 自然语言处理：词嵌入为高维张量
  • 物理模拟：张量描述应力、应变等多维关系
深度学习_应用

如需进一步探索张量操作，可访问 张量进阶操作指南 获取详细说明。