pytorch里，为何允许标量和张量相加？

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主题:pytorch里，为何允许标量和张量相加？
10楼|iMx|2022-07-07 10:48:23|只看此ID
为了多项式方便，例如ax^2+bx+c，普通变量和张量可以用同一套代码
https://pic1.zhimg.com/80/v2-38de443a500a93441a841225df0bec61_720w.jpg?source=1940ef5c

【在 feng321 的大作中提到: 】
: 数学上没有这么写的。数学上，一般矩阵都用大写字母表示，比如X+3E，E必须写，否则算错。这个框架，他自己定义了一套东西。我看理解成“加常量乘单位阵”，不如理解成扩充，就是将3扩充成和X相同维度的张量
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11楼|dnec|2022-07-07 13:07:40|只看此ID
明显不对

【在 iMx 的大作中提到: 】
:
: 为了方便
: 找本本科矩阵论的教材看看？
: 加常量，就是加常量乘单位阵
:

#发自zSMTH@YOK-AN10
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FROM 183.253.120.*
12楼|feng321|2022-07-07 19:47:12|只看此ID
pytorch里，张量x*x，与 dot(x,x)还不一样，求梯度，也不知道怎么求的。参见我的另一个帖子
【在 iMx 的大作中提到: 】
: 为了多项式方便，例如ax^2+bx+c，普通变量和张量可以用同一套代码
: https://pic1.zhimg.com/80/v2-38de443a500a93441a841225df0bec61_720w.jpg?source=1940ef5c
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FROM 120.242.253.*
13楼|iMx|2022-07-08 09:42:54|只看此ID
什么是张量 (tensor)？ - 郭诚的回答 - 知乎
https://www.zhihu.com/question/20695804/answer/64920043

【在 feng321 的大作中提到: 】
: pytorch里，张量x*x，与 dot(x,x)还不一样，求梯度，也不知道怎么求的。参见我的另一个帖子
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14楼|feng321|2022-07-08 11:08:39|只看此ID
太多的术语，看起来也不明白。我的理解，一维张量就是一维数组，（比如[1,2,6,7]）,二维张量就是二维矩阵。如此下去。。。。。。。。。。。。
【在 iMx 的大作中提到: 】
: 什么是张量 (tensor)？ - 郭诚的回答 - 知乎
: https://www.zhihu.com/question/20695804/answer/64920043
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15楼|RunningOn|2022-07-08 11:12:31|只看此ID
torch里，*与dot的定义是延续numpy的定义的，和通常数学里的定义不一样。
torch里，x*y就是标量相乘，如果x和y是矩阵就是相同位置上的数相乘，如果x和y形状不一
样而且不满足broadcasting规则就会报错。
torch里，dot(x,y)是矩阵相乘，可以写为 x@y，或matmut(x,y)，即将形状为a*b与b*c的两矩阵计算为a*c的矩阵，不是数学上的点乘，数学上点乘通常是指内积。

torch这样定义，是因为numpy是这样定义的，而numpy是科学计算上的事实标准。而numpy这
样定义，是因为早期程序员都是这样写的，改了的话旧程序就挂了。
这些定义与数学上区别花几分钟就能清楚了，没有人会因会这些影响程序开发，纠结这个没有太多意思。

【在 feng321 的大作中提到: 】
: pytorch里，张量x*x，与 dot(x,x)还不一样，求梯度，也不知道怎么求的。参见我的另一个帖子
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16楼|maming|2022-07-13 13:15:00|只看此ID
显然python里面broadcast规则加常数不是加单位阵

【在 iMx 的大作中提到: 】
: 为了方便
: 找本本科矩阵论的教材看看？
: 加常量，就是加常量乘单位阵
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