Introduzione ai Tensori
Che cos'è un Tensore?
Un tensore è un oggetto matematico generalizzato che può rappresentare dati in una o più dimensioni. Si può pensare a un tensore come a un array multidimensionale.
Sei già familiare con alcuni casi particolari di tensori:
- Scalare (tensore 0D): un singolo numero, come
5o3.14; - Vettore (tensore 1D): un elenco di numeri, ad esempio
[1, 2, 3]; - Matrice (tensore 2D): una griglia bidimensionale di numeri, come una tabella con righe e colonne.
Tensori a dimensioni superiori (3D, 4D, ecc.) estendono il concetto di matrici in dimensioni aggiuntive. Ad esempio, un tensore 3D può rappresentare un'immagine con altezza, larghezza e canali di colore.
Sebbene la terminologia possa sembrare complessa inizialmente, il concetto fondamentale è che i tensori sono semplicemente contenitori per dati numerici, analogamente agli array NumPy.
Tensori in PyTorch vs. Array NumPy
I tensori PyTorch si comportano in modo simile agli array NumPy sotto molti aspetti. Inoltre, indicizzazione e slicing nei tensori funzionano allo stesso modo degli array NumPy, quindi questi argomenti non verranno trattati in questo corso.
Tuttavia, i tensori PyTorch offrono vantaggi aggiuntivi, come:
- Supporto nativo per accelerazione GPU;
- Integrazione con i moduli di deep learning di PyTorch;
- Compatibilità con autograd, lo strumento di differenziazione automatica di PyTorch per il backpropagation.
Creazione di Tensors
PyTorch offre diversi modi per creare tensori. Uno degli approcci più basilari consiste nel creare un tensore a partire da una lista o da un array NumPy. Il metodo consigliato è quello di passare i dati alla funzione torch.tensor():
1234import torch data = [[1, 2], [3, 4]] tensor = torch.tensor(data) print(tensor)
Swipe to start coding
Creazione diretta di un tensore 3D da una lista 3D senza memorizzare la lista in una variabile separata. Il tensore può avere qualsiasi dimensione e contenere elementi arbitrari.
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Un tensore è un oggetto matematico generalizzato che può rappresentare dati in una o più dimensioni. Si può pensare a un tensore come a un array multidimensionale.
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- Scalare (tensore 0D): un singolo numero, come
5o3.14; - Vettore (tensore 1D): un elenco di numeri, ad esempio
[1, 2, 3]; - Matrice (tensore 2D): una griglia bidimensionale di numeri, come una tabella con righe e colonne.
Tensori a dimensioni superiori (3D, 4D, ecc.) estendono il concetto di matrici in dimensioni aggiuntive. Ad esempio, un tensore 3D può rappresentare un'immagine con altezza, larghezza e canali di colore.
Sebbene la terminologia possa sembrare complessa inizialmente, il concetto fondamentale è che i tensori sono semplicemente contenitori per dati numerici, analogamente agli array NumPy.
Tensori in PyTorch vs. Array NumPy
I tensori PyTorch si comportano in modo simile agli array NumPy sotto molti aspetti. Inoltre, indicizzazione e slicing nei tensori funzionano allo stesso modo degli array NumPy, quindi questi argomenti non verranno trattati in questo corso.
Tuttavia, i tensori PyTorch offrono vantaggi aggiuntivi, come:
- Supporto nativo per accelerazione GPU;
- Integrazione con i moduli di deep learning di PyTorch;
- Compatibilità con autograd, lo strumento di differenziazione automatica di PyTorch per il backpropagation.
Creazione di Tensors
PyTorch offre diversi modi per creare tensori. Uno degli approcci più basilari consiste nel creare un tensore a partire da una lista o da un array NumPy. Il metodo consigliato è quello di passare i dati alla funzione torch.tensor():
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