05 线性代数
1. 基础知识补充
向量相关
矩阵相关
简单来说，范数是用来衡量矩阵（张量）大小的值，范数的值有不同的规定。
2. 代码实现
仅记录一些我比较陌生的知识。
张量的克隆
A = torch.arange(20, dtype=torch.float32).reshape(5, 4)
B = A.clone() # 通过分配新内存，将A的一个副本分配给B
A, A + B张量的降维
首先定义一个张量x，指定其元素的数据类型为32位的float：
x = torch.arange(4, dtype=torch.float32)
x, x.sum()接着调用求和函数，因为会对张量中的一些维度进行求和，求和后就相当于是降维了，这里的维度用轴axis来表示，0表示行，1表示列，下面是对行和列同时求和：
A.sum(axis=[0, 1]) # 结果和A.sum()相同axis = 0按照行，可以理解为把“行”给抹去只剩1行，也就是上下压扁。
axis = 1按照列，可以理解为把“列”给抹去只剩1列，也就是左右压扁。
点积
给定两个向量，它们的点积就是相同位置的元素乘积之和：
y = torch.ones(4, dtype = torch.float32)
x, y, torch.dot(x, y)矩阵-向量积、矩阵-矩阵积
矩阵和向量相乘：
A.shape, x.shape, torch.mv(A, x)矩阵和矩阵相乘：
B = torch.ones(4, 3)
torch.mm(A, B)范数
向量的范数表示一个向量有多大，这里的大小不涉及维度，指的是分量的大小。
常用的L2范数表示向量元素平方和的平方根，其实是将向量输入一个求平方和平方根的函数，就输出这个向量对应的L2范数：
u = torch.tensor([3.0, -4.0])
torch.norm(u)这也是唯一一个pytorch中定义的求范数函数，还有一个常用范数叫L1范数，其实就是元素的绝对值之和，它就没有特定的函数来计算了，因为比较好实现：
torch.abs(u).sum()前两个是对于向量来说的，矩阵的范数一般用的是Frobenius范数，它和L2范数一样，都是求平方和的平方根：
torch.norm(torch.ones((4, 9)))06 矩阵计算
主要需要知道求导和求梯度的意义：
求导：函数切线的斜率。
求梯度：等高线图上与某点切线垂直的线的斜率（方向），也就是增长最快的方向。
亚导数：将导数拓展到不可微的函数，这里需要用分段函数来指定。
要知道标量，向量，矩阵间求导的得数是什么样的，下表中，左边的竖栏表示被求导的，上边的横栏表示求导的（也就是前者关于后者求导或求梯度）：
07 自动求导
pytorch中可以使用工具来对函数进行自动求导（不用手动），这是基于链式法则和计算图，计算图如下：
自动求导有两种模式，分别是前向传递和反向传递，前向即为下面的正向，也就是自底向上，先求最基础的，再逐步往上求；反向则是由上而下：文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-770713.html
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-770713.html
到了这里，关于【动手学深度学习】课程笔记 05-07 线性代数、矩阵计算和自动求导的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
