テンソルとは何ですか？

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テンソルとは？

テンソル（Tensor） とは、多次元配列（multi-dimensional array） のことです。数学的には「ベクトルや行列をさらに拡張したもの」と考えるとわかりやすいです。

次元ごとのイメージ

  • スカラー（0次元）
    単一の数値
    例: 3.14

  • ベクトル（1次元テンソル）
    数値の並び（1列）
    例: [1, 2, 3]

  • 行列（2次元テンソル）
    2次元の表形式データ
    例:

    [[1, 2, 3],
[4, 5, 6]]
  • 3次元テンソル
    行列を何枚も重ねたもの（画像のRGBチャンネルなど）
    例:

    [[[1,2,3],
[4,5,6]],
[[7,8,9],
[10,11,12]]]
  • n次元テンソル
    ディープラーニングでは4次元（バッチ × チャンネル × 高さ × 幅）や5次元などもしばしば登場します。

PyTorchでのテンソル例

import torch

# スカラー（0次元）
a = torch.tensor(5)

# ベクトル（1次元）
b = torch.tensor([1, 2, 3])

# 行列（2次元）
c = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 3次元テンソル（例：画像データ）
d = torch.rand(3, 64, 64)  # チャンネル3, 高さ64, 幅64

ディープラーニングとテンソル

ディープラーニングでは、入力データやモデルの重み、計算結果などすべてをテンソルで扱います。
例えば、画像は [バッチサイズ, チャンネル, 高さ, 幅] という 4次元テンソル で表されます。

まとめ

  • テンソルは 多次元配列 のこと
  • ベクトルや行列の概念を一般化したもの
  • PyTorchではテンソルを中心にデータを扱う
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