本文主要是介绍【Tensor张量】AI模型的信息流通货币，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
官方解释https://www.tensorflow.org/guide/tensor?hl=zh-cn
1.Tensor的概念理解
如果大模型是一个会运行的城市工厂，那么Tensor就是 运输车！
如果大模型是计算机，那么Tensor就是硬盘。
负责深度学习数据的运输和存储！把数据送给AI模型进行训练，AI模型推理后的数据也会以Tensor的形式输出！
张量（Tensor）是深度学习和数值计算中一种重要的数据结构，它是一种多维数组，可以用来表示各种类型的数据，包括标量、向量、矩阵以及更高维度的数据。
通俗的说：
首先他是模型输入输入的流通数据格式
张量Tensor是AI大模型的主要数据流通格式，是数据的主要载体，懂么？任何数据都要转成张量才可以传入大模型，模型推理完毕以后，输出的也是张量Tensor格式数据！其次它可以在GPU上运行！
2.Tensor在Pytorch和Unity Sentis中的作用
我用下图解释了Tensor数据的作用过程
在Pytorch中，Tensor（张量）是最基本的数据结构，你可以将其视为多维数组或者矩阵
在Pytorch中，Tensor（张量）是最基本的数据结构，你可以将其视为多维数组或者矩阵。我们应该都知道Numpy是支持大量维度数组与矩阵运算的常用扩展库。但是对于计算图，深度学习或者梯度，Numpy似乎真的有心无力，因为它的计算无法像Tensor一样在GPU上加速。今天我们就一起来谈谈Pytorch最基本的概念Tenso
这篇关于【Tensor张量】AI模型的信息流通货币的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
