张量的例子
文章阐述了关于张量在人工智能上的应用，以及张量的例子的信息，欢迎批评指正。
简述信息一览：
关于tensorFlow的一些概念!
1、TensorFlow是由Google Brain团队开发的一个用于构建和训练机器学习模型的框架，它提供了一套丰富的工具和库，支持各种深度学习算法和模型架构。
2、TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。
3、高效的 TensorFlow 读取方式是将数据读取转换成 OP，通过 session run 的方式拉去数据。
4、有意义但又不是神乎其神的东西，尤其是 Google 目前开源的 “单机版” 的 TensorFlow 意义要小一些。因为在工程界里，若要完成一整件事，如识别语音，TensorFlow 这种通用深度学习框架的存在更多是锦上添花，而非决定根本。
ONNX一个沟通各大AI框架的桥梁
1、这时候，一个通用的模型格式标准应运而生，它就是ONNX。
2、Open Neural Network Exchange（ONNX，开放神经网络交换）格式，是一个用于表示深度学习模型的标准，可使模型在不同框架之间进行转移。
3、onnx（Open Neural Network Exchange）是一种针对机器学习所设计的开放式的文件格式，用于存储训练好的模型。用于在各种深度学习训练和推理框架转换的一个中间表示格式。
4、微软和脸书等科技巨头已经在开发开放式神经网络交换（ONNX），允许开发人员跨越多个框架，重新使用神经网络模型。⑥专业的人工智能系统成为现实 市场对专业系统的需求将在2019年成倍增长。
5、支持。根据查询太平洋电脑网显示，InstinctMI300XGPU芯片也有着重大的进展。它基于AMD的ROCm5平台，提供了底层库、编译器、开发工具和运行时，支持PyTorch、TensorFlow、ONNX等主流的AI框架。
张量和卷积神经网络
但是如果X是多维张量，那么W也是一个多维的张量。 有了卷积的基本知识，我们现在来看看CNN中的卷积，假如是对图像卷积，回想我们的上一节的卷积公式，其实就是对输出的图像的不同局部的矩阵和卷积核矩阵各个位置的元素相乘，然后相加得到。
卷积神经网络（CNN）是一种流行且高效的神经网络，用于图像分类，信号处理等。在大多数层中，将 卷积积 应用于图像或张量的输入上。通常后面是 非线性层和池化层 。
我们在卷积神经网络中使用奇数高宽的核，比如3×3，5×5的卷积核，对于高度（或宽度）为大小为2k+1的核，令步幅为1，在高（或宽）两侧选择大小为k的填充，便可保持输入与输出尺寸相同。
AI人工智能可以揭开量子物理学的奥秘吗?
1、来自布里斯托尔大学量子工程技术实验室（QETLabs）的科学家们开发了一种算法，为量子系统的基础物理学提供了宝贵的见解 ：为量子计算和传感的重大进展铺平了道路，并有可能翻开科学研究的新一页。
2、薛定谔方程以难解而闻名，堪称量子物理学家们的一大噩梦。AI却表示：问题不大。
3、美国能源部橡树岭国家实验室（ORNL）的科学家，首次使用人工智能（AI）在中子散射数据中寻找模式，这些模式可以导致对量子或复杂磁性材料内部物理的理解。
4、只是，量子计算是一个系统工程，即使微软等的研究获得突破，将纯物理学与计算机科学相结合，将实验观念转化为产品难以一蹴而就。量子计算机的建立及实际应用还有很长的路要走。
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