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Tensor Toolbox：MATLAB中的张量工具箱（作者Tamara Kolda）

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Tensor Toolbox是由知名数学家Tamara Kolda开发的一款在MATLAB环境下使用的强大张量计算工具箱，极大地简化了高维数据分析和建模的过程。 Tensor Toolbox是Tamara Kolda在MATLAB环境下开发的一个工具箱。

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  • Tensor Toolbox：MATLAB中的张量工具箱（作者Tamara Kolda）
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    Tensor Toolbox是由知名数学家Tamara Kolda开发的一款在MATLAB环境下使用的强大张量计算工具箱，极大地简化了高维数据分析和建模的过程。 Tensor Toolbox是Tamara Kolda在MATLAB环境下开发的一个工具箱。
     
  • MATLAB张 tensor 工具包
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    MATLAB张量工具包是一款专为处理多维度数据设计的专业软件包，提供丰富的函数和操作接口，帮助用户高效地进行张量分析、计算及可视化。 MATLAB Tensor Toolbox Version 2.6 是一个用于处理张量数据的工具包。它提供了丰富的函数和操作来支持多维数据分析与计算。该版本包含了对张量的各种运算、分解以及应用的支持，能够帮助研究人员及工程师更有效地进行复杂的数据分析任务。
     
  • MATLAB的张量分析工具箱
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    MATLAB的张量分析工具箱是一款专为科学研究和工程应用设计的专业软件包，提供了一系列高效算法用于处理高维数据（张量），支持广泛的张量运算和分解方法。 MATLAB张量分析工具箱非常好用，包括全套的张量分解程序。
     
  • 张量（Tensor）是什么？
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    张量是一种数学对象，它是标量、向量和矩阵概念的推广，在物理学、工程学及机器学习等领域中被广泛应用。 对于大多数已经熟练掌握数学和物理的工作者来说, 这个问题非常基础。然而，在我刚开始接触张量的时候，这个问题困扰了我很长时间。关于张量的各种定义，哪些是正确的呢？（显然所有这些定义都是正确的）。它们之间有何关联？我会尽量用简单的语言来阐述我对这个概念的一些基本理解。 从物理学的角度来看, 张量的概念早在19世纪末就被数学家提出了, 但真正得到广泛应用还是在相对论出现之后。原因在于，在相对论中，不同的参考系下观察同一个物理系统时，它的表现形式会有所不同：例如粒子的动量和能量会在不同参考系之间通过洛伦兹变换相联系。
     
  • 社会工作者辅助工具箱
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    《社会工作者辅助工具箱》是一款专为社会工作从业人员设计的应用程序，提供丰富的资源和实用的功能，旨在帮助社工们提高工作效率和服务质量。 懂的人自然会懂，这样的方式方便信息的收集。
     
  • MATLAB Tensor Toolbox 3.0及张量分解
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    MATLAB Tensor Toolbox 3.0提供高效的数据结构和运算工具用于处理多维数组（张量）。本课程深入讲解其最新功能，并介绍张量在数据分析中的高级应用，特别是张量分解技术。 Tensor Decompositions, the MATLAB Tensor Toolbox, and Applications to Data Analysis 张量工具箱的最新版本专注于提供先进的数学函数库，用于处理高阶数据结构，并支持在数据分析领域中的广泛应用。该工具箱为研究人员和工程师提供了强大的资源来探索、理解和利用复杂的多维数据集。
     
  • PyTorch中Tensor张量的数据类型转换方法
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    本篇文章主要介绍在深度学习框架PyTorch中如何进行Tensor（张量）数据类型的转换，帮助读者掌握不同场景下的使用技巧。 1. tensor张量与numpy相互转换 tensor 转 numpy： ```python import torch a = torch.ones([2,5]) # 输出为: tensor([[1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1.]]) b = a.numpy() array([[1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1.]], dtype=float32) ``` numpy 转 tensor： ```python import numpy as np a = np.ones([2,5]) # 输出为: array([[1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1.]]) b = torch.from_numpy(a) ``` 注意：上述代码片段展示了如何在PyTorch的tensor和numpy数组之间进行转换。
     
  • Matlab张 tensor 积代码 - tSPN: 张量和积网络
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    tSPN是一款基于MATLAB开发的工具包，专注于实现张量和积网络（Tensor Skew Product Networks）的相关算法。它为研究人员提供了一个高效的平台来探索和应用张量和积在网络结构中的潜力，特别适用于复杂数据模式的学习与表示。 该软件包包含用于将经过训练的SPN转换为紧凑tSPN的Matlab/Octave代码。函数`demonstration`展示了使用`tspn_iden`算法在将已训练的SPN转化为tSPN时的应用。 核心功能如下： - `[core，nz，data，testdata]=tspn_iden（张量，权重，sample_train，sample_test，opts）` 将SPN转换为紧凑形式的tSPN。此过程中未重复查找非重复样本。 - `findnonsample.m` 查找非样本数据（负样本）。 - `推论=cpSPNinf（张量，权重，样本）` 计算规范多义词的推理结果。 这些功能基于论文《深度模型压缩和推理加速中的总和积网络在张量列车上的应用》。作者包括高静云、陈聪、张宇科、金·巴瑟里尔以及黄毅。
     
  • 在Keras中获取张量Tensor的维度大小示例
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    本文详细介绍了如何在使用Keras框架时获取模型张量（Tensor）的具体维度信息，并提供了实用代码示例。适合深度学习入门者参考学习。 在深度学习框架Keras中，张量（Tensor）是数据的基本表示形式，在神经网络模型的构建和训练过程中发挥着关键作用。然而，处理这些张量的方式与传统的numpy数组有所不同，特别是在获取张量维度大小时。 直接使用`.shape`属性来获得Keras中的张量形状不可行，因为Keras依赖于如TensorFlow这样的后端作为其计算引擎。为了正确地检索到一个张量的尺寸信息，在Keras中可以利用它的后端API功能。通过引入语句 `from keras import backend as K` ，我们可以使用该模块提供的函数来获取所需的信息。 例如，考虑以下代码： ```python >>> from keras import backend as K >>> tf_session = K.get_session() >>> val = np.array([[1, 2], [3, 4]]) >>> kvar = K.variable(value=val) ``` 为了获得 `kvar` 的形状信息，可以使用Keras后端的 `shape()` 函数： ```python >>> K.shape(kvar) ``` 该函数返回的是一个张量形式的结果。然而，在实际应用中可能更需要具体的整数值而非张量表示，此时可以使用Keras后端的 `int_shape()` 函数： ```python >>> K.int_shape(kvar) (2, 2) ``` `int_shape()` 直接提供了一个元组来展示各个维度的具体大小，这在定义神经网络层时特别有用。 对于TensorFlow作为后台的情况，直接使用TensorFlow提供的方法同样有效。例如 `tf.shape()` 函数会返回一个张量形式的形状信息： ```python import tensorflow as tf x = tf.constant([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) print(tf.shape(x)) ``` 而`a.get_shape().as_list()`方法则直接提供了一个元组，其中包含了维度大小的信息。 在实际应用中，如果需要动态地获取张量的形状信息，在运行时使用 `K.int_shape()` 更为便捷。而在定义模型结构的过程中，可以根据具体情况选择合适的函数来设置层的输入或输出尺寸。
     
  • 掌握张 tensor 必备 - 一份文档教会你张量！！！张量分析.ppt
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    本PPT详尽解析张量基础概念与应用技巧，旨在帮助学习者快速掌握张量理论，适用于初学者及进阶用户。 陈玉丽 航空科学与工程学院。张量的基本概念包括爱因斯坦求和约定、符号δij与εrst的应用，坐标及其转换方法，以及张量分量的转换规律。此外还包括了张量方程的概念，张量代数中的商法则，并介绍了常用的特殊张量类型。文中还讨论了主方向与主分量的重要性，以及如何处理张量函数和其微积分问题。