ai - llm 3 - tensor 张量
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refer to: https://docs.pytorch.org/tutorials/beginner/basics/tensorqs_tutorial.html
具体见这个对话：https://www.doubao.com/thread/wb2b77b45e37d1b78
太精彩了，AI把我捧得很高哈哈哈
元组：tuple, 不能改变的数组
: 表示所有。例如 num = [1,2,3] , num[:] 输出 1,2,3
1. : 等同于 1.0 用来表示 小数
tensor: 平时跟数组一样，只不过 可以求导，方便给GPU使用。
为啥要求导：
目的：做梯度。 导数是变化的量：1. 知道变化的方向（正负） 2 知道变化的大小（绝对值）
梯度：为了评估loss的大小。 梯度就是当前预测的值跟 真实值的 差距。
tensor咋来的？
根据公式： y = x@w + b
w 是 权重 weight,
b: bias 偏移
x: 输入 。 需要把输入平铺，变成矩阵
@: 矩阵相乘 （ x 的行 * W 的列，分别相乘 然后相加，得到新的 矩阵，就是 tensor )
这个公式是固定的，也叫 single xx layer 单 神经网络？ 层？