1.はじめに
Tensorの理解に必要な情報を、自分用メモとして整理します。
同時に、PythonにおけるTensorの表記法もご紹介します。
*英語の表現が直感的で理解しやすいため、訳さずにそのまま記入致します。
2.テンソルとは？
- Tensor is a just a container for data.
- The data are almost numerical data
- Therefore, Tensor is a container for number.
テンソルは、数字を入れるコンテナです。シンプルですね。
下記の図のようにテンソルに関して様々な説明がされていますが、要は数字を入れるコンテナです。
3.テンソルのキーワード
Tensor, Dimension, Axis, Ranksの意味です。
- Tensor is a container of numbers.
- Tensor is a generalization of matrices to an arbitrary number of dimensions.
- In tensor, dimension is often called axis.
- Number of dimension (=Number of axis) is called ranks.
テンソルは、マトリックスの一般化された表現。
| 名称 | テンソル | 表記 |
|---|---|---|
| Scalar | 0 Dimensional Tensor | Not Available |
| Vector | 1 Dimensional Tensor | (k) |
| Matrix | 2 Dimensional Tensor | (j,k) |
| .. | 3 Dimensional tensor | (i,j,l) |
4.テンソルのDimension
テンソルの例、Pythonでの記入法を紹介します。
Pythonでは、リストを表すために[ ]を使います。この表現に早く慣れましょう。
numpyのndmi命令で、TensorのDimensionが確認できます。
4.1 Scalar : 0D Tensor
A tensor that contains only one number is called a scalar.
4.2 Vector : 1D Tensor
An array of number is called a vector, or 1D tensor.
4.3 Matrix : 2D Tensor
An array of vecotrs is a matrix, or 2D tensor.
4.4 .. :3D Tensor
It is just nD tensor from 3D tensor.
5. まとめ
Tensorとは、数字を入れるコンテナです。
TensorのDimension(=axis)の意味、Pythonでの表現について整理しました。
次回は、TensorのShapeについてご紹介します。