Внутреннее самое измерение массива

Question

Какое измерение массива называется самым внутренним измерением массива?Я просматривал некоторую документацию по тензорному потоку "потери ctc" , где описывается один жаргон, называемый внутренним измерением массива.По моему мнению, может быть три варианта ответа.1. крайний левый, если смотреть справа.2. самый правый, если мы видим слева.3. Посередине, если мы видим с обеих сторон.

Может кто-нибудь объяснить, что означает здесь самое внутреннее измерение? .Спасибо, что прошел через мои сомнения.

Answer 1

Если мы ссылаемся на tensorflow репо , мы можем получить ответ:

// Порядок записей в "dim" имеет значение: указывает на расположение
// значения в тензорном представлении в памяти.
//
// The Первая запись в "dim" - это внешнее измерение, используемое для компоновки
// значения, последняя запись является самым внутренним измерением . Это соответствует
// расположение в памяти собственных тензоров RowMajor.

(акцент мой)

Это то же самое, что и макет по умолчанию (основной ряд, также называемый стилем C) для массивов numpy, где последнее измерение считается самым внутренним, поскольку оно изменяется самым быстрым .

Answer 2

По-видимому, самое внутреннее в этой документации использовалось для последнего измерения в массиве.В случае тензорного потока, однозначно, комментарии кода работают лучше, чем документация.Официальная документация по тензорному потоку все еще отстой.