深度学习基础知识--张量运算_张量依次循环

在计算机中，所有程序都可以简化为二进制输入上的一些二进制运算（与或非等）；
在深度神经网络中，所有变换也可以简化为数值数据张量上的一些张量运算。

  output = relu(dot(w,input) + b)
     1、dot(w,input)为输入张量与张量w之间的点积运算。
     2、dot(w,input) + b为得到的2D张量与张量b之间的加法运算
     3、最后进行relu(x)运算。relu(x)为max(x,0)。
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逐元素运算

1、什么是逐元素运算？
该运算独立的应用于张量中的每个元素，如：relu运算和加法。

2、通过for循环对relu运算的简单实现：

def naive_relu(x):      #加法运算函数
    assert len(x.shape)==2       #x是一个NUMPY的2D张量，assert检查条件，不符合就终止程序

    x=x.copy()                   #避免覆盖输入张量，copy() 函数返回一个字典的浅复制。
    for i in range(x.shape[0]):
        for j in range(x.shape[1]):
            x[i,j] = max(x[i,j],0)          #加法运算
    return x

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通过for循环对加法运算的简单实现：

def naive_add(x,y):      #加法运算函数
    assert len(x.shape)==
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