Python - AI - pytorch - tensor

1.　概要

1.　概要

　「Tensor」を「Google」大先生の翻訳にかけると、テンソルと出てくるので、笑っちゃう。
　そこからさらに、辞書へ飛ぶと。

ベクトルに類似しているが、より一般的な数学的対象であり、空間の座標の関数である要素の配列によって表される。


　と書いちょりまして、文系中退のわたしには、さっぱりなのです。

　「機械学習で使う数学を学ぶなら覚えておこう！「テンソル」とは」というサイトによれば。

テンソルとは多次元データの集合体のことで、行列の概念を一般化したものです。具体的には、0次元の配列を「スカラ」、1次元を「ベクトル」、2次元を「行列」と呼び、それ以上n次元では「n次元配列」と呼びます。テンソルは高次元になるほど、データの持つ特徴量（情報量）が増えるのが、特徴です。


　と書いてあるのが、「Google」大先生の検索で、最上位に決ます（2024年11月14日）。
　機械学習では、入力データを、多次元の配列ちゅうか、行列ちゅうかにして、それを煮たり焼いたりします。
　煮たり焼いたりするための型が、「torch.tensor」に用意されているようです。

　テンソル自体の話は、「テンソル - Wikipedia」をご参照ください。

　ちょっとさわってみたので、「torch.tensor」については、別の章に記載しました。