07 2025 档案
摘要:
基础操作 张量 tensor 创建行向量: x = torch.arange(12) 改变张量形状: x.reshape(3, 4) 如果知晓目标维长度,剩余维长度可用-1代替,而不必手动计算,如 x.reshape(-1, 4) 或 x.reshape(3, -1) 访问张量各轴长度: x.sha
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基础操作 张量 tensor 创建行向量: x = torch.arange(12) 改变张量形状: x.reshape(3, 4) 如果知晓目标维长度,剩余维长度可用-1代替,而不必手动计算,如 x.reshape(-1, 4) 或 x.reshape(3, -1) 访问张量各轴长度: x.sha
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摘要:
拉普拉斯矩阵 以下讨论均针对简单无向图。 前置知识 度矩阵 图的度矩阵 \(\operatorname{D}\) 定义为:一个对角阵,\(D_{ii}\)表示\(i\)号节点的度。 邻接矩阵 图的邻接矩阵 \(\operatorname{A}\) 定义为:若存在\(i\)号节点指向\(j\)号节点的
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拉普拉斯矩阵 以下讨论均针对简单无向图。 前置知识 度矩阵 图的度矩阵 \(\operatorname{D}\) 定义为:一个对角阵,\(D_{ii}\)表示\(i\)号节点的度。 邻接矩阵 图的邻接矩阵 \(\operatorname{A}\) 定义为:若存在\(i\)号节点指向\(j\)号节点的
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浙公网安备 33010602011771号