Python中的张量积

在Python中，张量积是指两个张量之间的乘积运算。张量是多维数组的扩展，可以是标量（0维张量）、向量（1维张量）、矩阵（2维张量）或更高维的数组。

张量积有两种常见的形式：内积和外积。

1. 内积（也称为点积或数量积）：对于两个向量，内积是将对应元素相乘并求和的结果。在Python中，可以使用NumPy库的dot函数来计算两个向量的内积。内积的结果是一个标量。
2. 外积（也称为叉积或向量积）：对于两个向量，外积是将第一个向量的每个元素与第二个向量的每个元素相乘，并将结果组合成一个新的矩阵。在Python中，可以使用NumPy库的outer函数来计算两个向量的外积。外积的结果是一个矩阵。

张量积在机器学习和深度学习中经常被使用，特别是在神经网络中。它可以用于计算神经网络中的权重更新、特征提取和模型预测等任务。

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