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Jiarong Han
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chapter_computational_graph/components_of_computational_graph.md
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@@ -7,7 +7,7 @@
:label:`simpledag`
### 张量和算子
在计算框架中，基础组件包含张量和算子，张量是基础数据结构，算子是基本运算单元。在数学中定义张量是基于向量与矩阵的推广，涵盖标量、向量与矩阵的概念。可以将标量理解为零阶张量，向量为一阶张量，我们熟悉的RGB彩色图像即为三阶张量。在计算框架中张量不仅存储数据，还存储数据类型、数据形状、维度或秩以及梯度传递状态等多个属性，如:numref:`tensor_attr`所示，列举了主要的属性和功能。
在计算框架中，基础组件包含张量和算子，张量是基础数据结构，算子是基本运算单元。在数学中定义张量是基于向量与矩阵的推广，涵盖标量、向量与矩阵的概念。可以将标量理解为零阶张量，向量为一阶张量，我们熟悉的RGB彩色图像即为三阶张量。在计算框架中张量不仅存储数据，还存储数据类型、数据形状、维度或秩以及梯度传递状态等多个属性，如:numref:`tensor_attr`所示，列举了主要的属性和功能。可以通过[代码示例](https://github.com/openmlsys/openmlsys-pytorch/blob/master/chapter_computational_graph/tensor.py)查看张量的属性和部分操作展示
:张量属性
@@ -175,4 +175,4 @@ grad_W = matmul(transpose(X), grad_X1)
:width:`600px`
:label:`chain`
在深度学习计算框架中，控制流可以进行嵌套，比如多重循环和循环条件控制，计算图会对复杂控制流进行准确的描述，以便于执行正确的计算调度与执行任务。
在深度学习计算框架中，控制流可以进行嵌套，比如多重循环和循环条件控制，计算图会对复杂控制流进行准确的描述，以便于执行正确的计算调度与执行任务。可以通过[代码示例](https://github.com/openmlsys/openmlsys-pytorch/blob/master/chapter_computational_graph/control_flow.py)查看在条件控制和循环控制下，前向和反向计算的数据流。