在Python中,张量积是指两个张量之间的乘积运算。张量是多维数组的扩展,可以是标量(0维张量)、向量(1维张量)、矩阵(2维张量)或更高维的数组。
张量积有两种常见的形式:内积和外积。
- 内积(也称为点积或数量积):对于两个向量,内积是将对应元素相乘并求和的结果。在Python中,可以使用NumPy库的dot函数来计算两个向量的内积。内积的结果是一个标量。
- 外积(也称为叉积或向量积):对于两个向量,外积是将第一个向量的每个元素与第二个向量的每个元素相乘,并将结果组合成一个新的矩阵。在Python中,可以使用NumPy库的outer函数来计算两个向量的外积。外积的结果是一个矩阵。
张量积在机器学习和深度学习中经常被使用,特别是在神经网络中。它可以用于计算神经网络中的权重更新、特征提取和模型预测等任务。
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