Tensor 是深度学习领域中非常重要的概念，它类似于一个多维数组，可以用于表示数据。本节将为您介绍 Tensor 的基本概念和应用。

什么是 Tensor？

Tensor 是一种多维数组，可以用来表示向量、矩阵、张量等。在深度学习中，Tensor 用于存储和处理数据。

Tensor 的特点

  • 多维性：Tensor 可以有多个维度，例如一维的向量、二维的矩阵、三维的张量等。
  • 可计算性：Tensor 支持各种数学运算，如加法、减法、乘法、除法等。
  • 可存储性：Tensor 可以存储在内存中，也可以存储在磁盘上。

Tensor 的应用

Tensor 在深度学习中有着广泛的应用，以下是一些常见的应用场景：

  • 神经网络：Tensor 是神经网络的基本单元，用于存储和传递数据。
  • 图像处理：Tensor 可以用于表示图像数据，进行图像识别、图像分类等任务。
  • 自然语言处理：Tensor 可以用于表示文本数据，进行文本分类、情感分析等任务。

扩展阅读

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Tensor 图解