텐서(Tensor)

♣ Tensor

- 다차원 배열, 수치 데이터를 저장하고 다루는 데 사용됨. 

- 보통 벡터(1차원으로 구성된 값), 행렬(2차원으로 이뤄진 값), n차원 배열 등의 형태를 가지며 데이터의 종류에 따라 다양한 유형 존재(3차원 이상을 텐서로 나눠서 부르기도 함)

- 이미지 데이터는 3차원 Tensor로 표현할 수 있으며 각 차원은 가로, 세로, 색상 채널을 나타냄

- 파이토치에서 type은 모두 torch.Tensor임.

 

♣ Tensor Attribute(텐서의 속성)

- 텐서의 모양(shape), 자료형(datatype), 그리고 어느 장치(device)에 저장되는지 등을 속성이라고 함

 

 

♣ Numpy 배열과 파이토치 Tensor

numpy 배열은 다차원 테이블의 형태로 데이터를 담고, 배열 내의 모든 데이터는 같은 자료형을 따라야 함. 

리스트(1차원), 테이블/행렬(2차원), 중첩 테이블/큐브(3차원) 등의 형상을 표현할 수 있음. 

 

파이토치 tensor는 넘파이 배열과 거의 같지만 추가 기능에 따른 제약사항이 있음. 동일 자료형 데이터가 있는 다차원 테이블이라는 부분은 같지만 기본적인 수치형 데이터만 사용 가능함. 또한 항상 크기가 일정한 사각형 모양이어야 함. 

파이토치 텐서는 GPU에 적재 가능함. 넘파이보다 훨씬 더 빠른 GPU에 최적화된 계산 가능. 

 

♣ Tensor 생성하기

- 데이터로부터 직접 생성하기

-Numpy 배열로부터 생성하기

 

 

 

♣  참고 자료

https://tutorials.pytorch.kr/beginner/basics/tensorqs_tutorial.html

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