Tensor

Tensor, PyTorch'un temel veri yapısıdır ve çok boyutlu dizidir.

Tensör

Tensör, PyTorch'un temel veri yapısıdır: aynı türden sayıların n boyutlu dizisi. Boyut sayısına göre adlandırılır: skaler (0), vektör (1), matris (2), daha fazlası tensör. Bir görüntü grubu tipik olarak 4 boyutludur: (örnek, kanal, yükseklik, genişlik).

s = torch.tensor(3.0)               # 0 boyut
v = torch.tensor([1.0, 2.0])        # 1 boyut
m = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])  # 2 boyut
print(s.dim(), v.dim(), m.dim())    # 0 1 2

Eleman bazlı işlemler, yayınlama ve indeksleme NumPy'daki gibidir.

NumPy ile köprü

torch.from_numpy ve .numpy() veriyi kopyalamadan iki dünya arasında taşır; aynı belleği paylaştıkları için birinde yapılan değişiklik diğerine yansır:

a = np.array([1, 2, 3])
t = torch.from_numpy(a)
a[0] = 100
print(t.tolist())       # [100, 2, 3]  bellek ortak
k = torch.tensor(a)     # kopya: bağımsız

Bağımsız bir kopya isteniyorsa torch.tensor(a) ya da t.clone() kullanılır.

Uygulama Paylaşılan bellek

a dizisinden torch.from_numpy ile t1, torch.tensor ile t2 oluştur. Ardından a[1] = 50 yap; t1.tolist() ve t2.tolist() değerlerini alt alta yazdır.

Örnek çözümü göster

import numpy as np
import torch

a = np.array([1, 2, 3])

t1 = torch.from_numpy(a)
t2 = torch.tensor(a)
a[1] = 50
print(t1.tolist())
print(t2.tolist())

Kendini test et

32 renkli (3 kanal) 64×64 görüntüden oluşan bir grup kaç boyutlu bir tensördür?
- 2
- 5
- 4
- 3
Cevabı göster

4 — Şekil (32, 3, 64, 64): örnek, kanal, yükseklik, genişlik.
NumPy dizisini kopyalamadan tensöre çevir.
```
t = torch.____(a)
```
Cevabı göster
```
t = torch.from_numpy(a)
```
Boyutları eşleştir.

skaler

0 boyut
vektör

1 boyut
matris

2 boyut
görüntü grubu

4 boyut

Sıradaki ders: Tensor oluşturma

Deneyiminizi Geliştiriyoruz

Çerez Tercihleri

Kesinlikle Gerekli Çerezler

Analitik Çerezler