张量中只有一维的矩阵-向量乘法

是指在张量（Tensor）中，只有一维的矩阵与向量进行乘法运算。这种乘法操作在线性代数和机器学习中经常被使用。

一维的矩阵可以被看作是一个行向量或列向量，而向量则是一个一维的数组。在进行矩阵-向量乘法时，矩阵的行数必须与向量的维度相匹配，以确保乘法操作的有效性。

这种乘法操作在计算中具有广泛的应用，特别是在机器学习和深度学习领域。通过矩阵-向量乘法，可以将多个输入特征与权重矩阵相乘，从而得到输出结果。这个过程可以表示为：

输出向量 = 权重矩阵 × 输入向量

其中，权重矩阵是一个包含权重值的矩阵，输入向量是待处理的特征向量，输出向量是通过乘法运算得到的结果向量。

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