Comprendre Tensor (1): Dimension
1.Tout d'abord
Organisez les informations dont vous avez besoin pour comprendre Tensor comme vos propres notes. En même temps, je présenterai la notation Tensor en Python.
- Puisque les expressions anglaises sont intuitives et faciles à comprendre, je les écrirai telles quelles sans les traduire.
2. Qu'est-ce que Tensol?
- Tensor is a just a container for data.
- The data are almost numerical data
- Therefore, Tensor is a container for number.
Un tenseur est un conteneur contenant des nombres. C'est simple. Il existe diverses explications sur le tenseur comme indiqué dans la figure ci-dessous, mais le point est ** un conteneur pour mettre des nombres **.
3. Mots clés Tensol
Cela signifie Tensor, Dimension, Axis, Ranks.
- Tensor is a container of numbers.
- Tensor is a generalization of matrices to an arbitrary number of dimensions.
- In tensor, dimension is often called axis.
- Number of dimension (=Number of axis) is called ranks.
Tensol est une représentation généralisée de la matrice.
| Nom | tenseur | Notation |
|---|---|---|
| Scalar | 0 Dimensional Tensor | Not Available |
| Vector | 1 Dimensional Tensor | (k) |
| Matrix | 2 Dimensional Tensor | (j,k) |
| .. | 3 Dimensional tensor | (i,j,l) |
4. Dimension Tensol
Voici un exemple de tenseur et comment le remplir en Python. Python utilise ** [] ** pour représenter les listes. Habituons-nous rapidement à cette expression. Vous pouvez vérifier la dimension de Tensor avec la commande ndmi de numpy.
4.1 Scalar : 0D Tensor A tensor that contains only one number is called a scalar.
4.2 Vector : 1D Tensor
An array of number is called a vector, or 1D tensor.
4.3 Matrix : 2D Tensor
An array of vecotrs is a matrix, or 2D tensor.
4.4 .. :3D Tensor
It is just nD tensor from 3D tensor.
5. Résumé
Tensor est un conteneur pour stocker des nombres. J'ai organisé la signification de la dimension de Tensor (= axe) et de l'expression en Python. La prochaine fois, je présenterai la forme de Tensor.