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Tensor
张量
一句话理解
在机器学习实践中，Tensor 是带有多个轴和形状的数值容器。
标量是 0 维，向量是 1 维，矩阵是 2 维，继续增加轴就是高阶 Tensor。
最好理解的例子
32 张 224×224 的 RGB 图像可组成 shape 为 32×224×224×3 的 Tensor 一次送入网络。
核心机制
- 1
用 shape 定义批次、空间、通道等多个数据轴。
- 2
沿指定轴执行线性变换、聚合、广播或索引。
- 3
把结果继续传入网络层或转换为任务输出。
关键关系
知识邻域
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