「PyTorch イントロダクション—テンソルとテンソル計算」
「パイツォーチの基本—テンソルとテンソル計算の紹介」
テンソルについて学び、最も有名な機械学習ライブラリの1つであるpytorchでそれらを使用する方法を学びましょう
深層学習領域で最も重要なライブラリの1つ（そしてChatGPTが構築されている場所でもある）は pytorchです。Tensorflowフレームワークと共に、pytorchはソフトウェア開発者やデータサイエンティスト向けに利用可能な最も有名なニューラルネットワークトレーニングのフレームワークの1つです。使いやすさとシンプルなAPIに加えて、柔軟性とメモリ使用量の優れた性能を持っており、多次元計算（ニューラルネットワークの重みを最適化するために使用される重要なテクニックである逆伝播の主要な要素の1つ）で非常に高速です。これらの詳細は、ディープラーニングモデルを構築する際に、企業が求めるライブラリの1つになっています。
このブログ記事では、pytorchを使用したいくつかの基本的な操作を調べ、tensorオブジェクトとの連携方法を理解します！テンソルは、よく異なる名前で呼ばれるデータの数学的な表現です：
- 1要素テンソル：スカラと呼ばれ、数学的な1つの値から構成されます。
- 1次元テンソル：n個の例から構成され、通常1次元ベクトルと呼ばれ、単一の次元に異なる数学的な要素を格納します。
- 2次元テンソル：行列と呼ばれ、2つの次元にデータを格納することができます。通常のSQLテーブルやExcelスプレッドシートを想像してください。
- 3次元テンソル以上：この次元で組織されたデータは通常視覚化が難しく、n次元のテンソルと一般に呼ばれます。
この数学的な概念についての短い紹介の後、Pythonでpytorchを使用する方法を探っていきましょう！
テンソルオブジェクト
前述のように、テンソルオブジェクトはほぼ任意の次元に展開できるn次元オブジェクトの数学的な一般化です。ディープラーニングの文脈では、テンソルは通常多次元ですが、torchを使用してシングルエレメントテンソル（通常はスカラと呼ばれる）も作成できます（実際にはpytorchという名前ですが、Pythonでライブラリを操作するためにはtorchという名前を使用します）。
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