默认下，Tensor为‘torch.FloatTensor’类型，若要改为double类型的，则需要执行

未来将以张量如何切入深度学习及强化学习领域等方面进行研究和探讨。希望这个长篇能够坚持下去。

tf.Variable()将函数标记为可训练，被标记的变量会在反向传播中记录梯度信息。

6月5日消息，预计今年10月谷歌将推出 Pixel 8 系列新机，而这款新机将有望搭载谷歌新一代的自研处理器Tensor G3 SoC。根据国外网站 Android Authority 报导指出，Tensor G3 将会带来相当大的升级，拥有更新的CPU核心架构、新...

PyTorch 中，所有神经网络的核心是 autograd 包。autograd 包为张量上的所有操作提供了自动求导机制。它是一个在运行时定义 ( define-by-run ）的框架，这意味着反向传播是根据代码如何运行来决定的，并且每次迭代可以是不同...

几何代数中定义的张量是基于向量和矩阵的推广，比如我们可以将标量视为零阶张量，矢量可以视为一阶张量，矩阵就是二阶张量。

Eigen 官方代码仅支持二维矩阵，但其他贡献值提供了高维矩阵处理类 Tensor。 Tensor 类Matrix 和 Array 表示二维矩阵，对于任意维度的矩阵可以使用 Tensor 类（当前最高支持 250 维）注意：这部分代码是用户提供的，没有获得 Eig...

本文介绍由美国加州大学圣地亚哥分校生物工程系Nathan E. Lewis通讯发表在 Nature Communications 的研究成果：作者介绍了Tensor-cell2cell，这是一种基于张量分解的无监督方法，它通过同时说明细胞的多个阶段、状态或位置...

深度学习（Deep Learning）因其计算复杂度或参数冗余，在一些场景和设备上限制了相应的模型部署，需要借助模型压缩、系统优化加速、异构计算等方法突破瓶颈，即分别在算法模型、计算图或算子优化以及硬件加速等层面采取必要的...

在0-1直接，mseloss的平方是smooth_l1_loss，smooth_l1_loss更小