来自《深度学习入门:基于Python的理论与实现》 张量 Numpy、TensorFlow、Pytorch等框架主要是为了计算张量或是基于张量计算。 标量:0阶张量;12,4,3, 向量:一阶张量;[12,4,3] 矩阵:二阶张量;[ [12,4,3], [11,2,3] ] 多阶张量:多维数组;
好家伙, 前面想了好久,都没想明白为什么要dep和watcher打配合才能实现数据-视图同步 为什么要多一个依赖管理这样的东西 给每个数据绑个watcher(xxfunction),然后,数据变了,调set,然后调xxfunction,不就行了, 然后今天突然想明白了,不是为什么要这么干,而是必须这