Introduzione ai Tensori
Che cos'è un Tensore?
Sei già familiare con alcuni casi particolari di tensori:
- Scalare (tensore 0D): un singolo numero, come
5o3.14; - Vettore (tensore 1D): una lista di numeri, come
[1, 2, 3]; - Matrice (tensore 2D): una griglia 2D di numeri, simile a una tabella con righe e colonne.
I tensori di dimensione superiore (3D, 4D, ecc.) estendono il concetto di matrici a dimensioni aggiuntive. Ad esempio, un tensore 3D può rappresentare un'immagine con altezza, larghezza e canali di colore.
Sebbene la terminologia possa sembrare complessa all'inizio, il concetto chiave è che i tensori sono semplicemente contenitori per dati numerici, molto simili agli array NumPy.
Tensori in PyTorch vs. Array NumPy
I tensori di PyTorch si comportano in modo simile agli array NumPy sotto molti aspetti. Inoltre, indicizzazione e slicing nei tensori funzionano allo stesso modo che negli array NumPy, quindi non tratteremo questi argomenti in questo corso.
Tuttavia, i tensori di 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 tensori
PyTorch offre diversi modi per creare tensori. Uno degli approcci più basilari è creare un tensore da una lista o da un array NumPy. Il modo consigliato per farlo è passando i dati alla funzione torch.tensor():
1234import torch data = [[1, 2], [3, 4]] tensor = torch.tensor(data) print(tensor)
Swipe to start coding
Creazione di un tensore 3D direttamente 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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What are some real-world examples of tensors?
How do higher-dimensional tensors work in practice?
Can you explain the difference between PyTorch tensors and NumPy arrays in more detail?
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Tensori in PyTorch vs. Array NumPy
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- Supporto nativo per accelerazione GPU;
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- Compatibilità con autograd, lo strumento di differenziazione automatica di PyTorch per il backpropagation.
Creazione di tensori
PyTorch offre diversi modi per creare tensori. Uno degli approcci più basilari è creare un tensore da una lista o da un array NumPy. Il modo consigliato per farlo è passando i dati alla funzione torch.tensor():
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