html静态网站开发个人博客,微商城 手机网站,阀门网站建设,搜索引擎优化完整过程目录 Tensor在神经网络中的角色 实现权重聚合的算法 1. Tensor的基本概念 2. Tensor的数据结构举例 一维Tensor（向量） 二维Tensor（矩阵） 三维及以上Tensor 3. Tensor的内部结构 4. Tensor的操作 Tensor数据结构示例 示例Tensor内容（部分） model.state_dict(… 目录 Tensor在神经网络中的角色 实现权重聚合的算法 1. Tensor的基本概念 2. Tensor的数据结构举例 一维Tensor（向量） 二维Tensor（矩阵） 三维及以上Tensor 3. Tensor的内部结构 4. Tensor的操作 Tensor数据结构示例 示例Tensor内容（部分） model.state_dict()函数 state_dict有那些不同参数 1. 权重（Weights） 2. 偏置（Biases） 3. Batch Normalization参数（如果模型中包含） 4. 其他可能的参数 注意事项 Tensor数据结构例子 1. 词嵌入（Word Embedding） 2. 模型参数 3. 激活函数输出 Tensor在神经网络中的角色 在神经网络中，tensor（张量）是一个核心概念，扮演着数据容器的角色。张量可以看作是标量、向量和矩阵的高维推广，能够存储多维数组的数据。在神经网络中，张量通常用于表示输入数据、权重、偏置项、激活值、梯度以及最终的输出等。 假设我们有一个简单的全连接神经网络（也称为密集连接层或线性层），它用于处理二维输入数据（例如，图像的灰度值或特征向量）。 输入层：输入数据被表示为一个张量，其形状可能为[batch_size, input_features]，其中batch_size是批量中样本的数量，input_features是每个样本的特征数。 权重和偏置：权重（weights）和偏置（biases）也被表示为张量。权重的形状通常为[input_features, output_features]，表示从输入特征到输出特征的连接强度；偏置的形状为[output_features]，用