張量解釋——深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
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那么接下來就開始我們今天的學(xué)習(xí)吧！
在這篇文章中，是關(guān)于張量的。
我們將討論張量、術(shù)語和張量索引。這將給我們知識(shí)，我們需要看看一些基本的張量屬性，這些屬性將用于深度學(xué)習(xí)中。
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的輸入、輸出和變換都是用張量表示的，因此，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編程大量使用張量。
張量是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用的主要數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。
張量的具體實(shí)例
這些例子中的每一個(gè)都是張量更一般概念的具體例子：
數(shù)字（number）
標(biāo)量（scalar）
數(shù)組（array）
矢量（vector）
二維數(shù)組（2d-array）
矩陣（matrix）
讓我們將上面列出的示例張量分成兩組：
數(shù)字，數(shù)組，二維數(shù)組
標(biāo)量、矢量、矩陣
通過索引訪問元素
這兩對元素之間的關(guān)系是，兩個(gè)元素都需要相同數(shù)字的索引來引用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的特定元素。
a = [1,2,3,4]a[2]# 輸入 3
這個(gè)邏輯對向量（vector）的作用是一樣的。
另一個(gè)例子是，假設(shè)我們有這個(gè)二維數(shù)組：
dd = [[],[],[]]
dd[0][2]# 輸出 3
這個(gè)邏輯對矩陣同樣適用。
注意，如果我們有一個(gè)數(shù)字或標(biāo)量，我們不需要索引，我們可以直接引用這個(gè)數(shù)字或標(biāo)量。
我們現(xiàn)在就可以進(jìn)行概括了。
張量是廣義的
讓我們看看當(dāng)訪問（引用）這些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的特定元素需要兩個(gè)以上的索引會(huì)發(fā)生什么。
當(dāng)訪問一個(gè)特定元素需要兩個(gè)以上的索引時(shí)，我們停止為結(jié)構(gòu)指定特定的名稱，并開始使用更通用的語言。
數(shù)學(xué)
在數(shù)學(xué)中，我們不再使用標(biāo)量、向量和矩陣等詞，而是開始使用張量（tensor）或nd張量（nd-tensor）。
字母 n 告訴我們訪問結(jié)構(gòu)中特定元素所需的索引數(shù)。
計(jì)算機(jī)科學(xué)
在計(jì)算機(jī)科學(xué)中，我們不再使用諸如，數(shù)字，數(shù)組，2維數(shù)組之類的詞，而開始使用多維數(shù)組或n維數(shù)組（nd-array）。字母 n 告訴我們訪問結(jié)構(gòu)中特定元素所需的索引數(shù)。
接下來更加清楚的介紹。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編程的實(shí)際應(yīng)用中，張量和n維數(shù)組是一個(gè)整體。
Tensors and nd-arrays are the same thing!
所以張量是多維數(shù)組或者簡稱n維數(shù)組。我們之所以說張量是一種統(tǒng)稱（generalization），是因?yàn)槲覀儗的所有值都使用張量這個(gè)詞，就像這樣：
標(biāo)量是0維張量
向量是一維張量
矩陣是二維張量
n維數(shù)組是n維張量
張量允許我們?nèi)サ暨@些特定的項(xiàng)，只需使用n來標(biāo)識(shí)我們正在處理的維數(shù)。
關(guān)于張量的維數(shù)要注意的一點(diǎn)是，它不同于我們在向量空間中引用向量維數(shù)時(shí)的意思。張量的維數(shù)并不能告訴我們張量中有多少分量（components）。
如果我們有一個(gè)來自三維歐氏空間的三維向量，我們就有一個(gè)有序三元組對應(yīng)三個(gè)分量。
然而，三維張量可以有三個(gè)以上的分量。例如，我們的二維張量dd有九個(gè)分量。
dd = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
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