Python機械学習クックブック 第2版

20章PyTorchのテンソル

レシピ20.0　はじめに

　機械学習のツールスタックにおいてはNumPyがデータ操作の基盤となるツールだったが、深層学習のツールスタックにおいてはPyTorchが基盤ツールの役割を果たす。深層学習自体を説明する前に、PyTorchのテンソルに慣れ親しみ、「1章　NumPyのベクトル、行列、配列」でNumPyを用いて行ったことと同様のことをPyTorchでできるようにしておこう。

　PyTorchは数ある深層学習ライブラリの1つに過ぎないが、アカデミアでも産業界でも非常によく用いられている。PyTorchのテンソルはNumPyの配列にとてもよく似ている。ただしPyTorchのテンソルを用いると、GPU（深層学習に特化されたハードウェア）で計算することができる。本章ではPyTorchのテンソルとさまざまな低レベル操作の基礎を学ぶ。

レシピ20.1　テンソルの作成

問題

テンソルが作りたい。

解決策

　PyTorchを用いてテンソルを作る。

# ライブラリをロード
import torch

# 行ベクトルを作成
tensor_row = torch.tensor([1, 2, 3])

# 列ベクトルを作成
tensor_column = torch.tensor(
    [
        [1],
        [2],
        [3]
    ]
)

解説

　PyTorchの主要なデータ構造はテンソルだ。テンソルは、さまざまな意味で「1章　NumPyのベクトル、行列、配列」で用いたNumPyの多次元配列と非常によく似ている。ベクタと配列と同じように、テンソルも水平方向（つまり行として）および垂直方向に（つまり列として）作ることができる。

参考資料

• PyTorchのドキュメント「Tensors」（ ...