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深度学习——什么是张量(tensor)?

1.定义:存放数值数据的容器,一种机器学习系统下的基本数据结构。2.轴(axis):也叫阶(rank),也叫张量的维度。例如矩阵是二维张量,其有两个轴。3.张量的分类:1)标量(0D张量):numpy数组中只有1个数,轴的个数即为02)向量(1D张量):轴的个数只有1个,但该轴上的数据个数有若干。重大区别:5D向量的5:表示某个轴上的元素个数(也叫5D向量的维度)5D张量的5:表示轴的个数(也叫5

#深度学习
深度学习之输入通道个数、卷积核通道个数,卷积核个数、输出通道个数的关系

1.输入通道个数 = 卷积核通道个数2.卷积核个数 = 输出通道个数

到底了