Тензор в PyTorch: данные с формой и типом
Тензоры лежат в основе вычислений PyTorch и хранят многомерные данные.
Тензор похож на многомерный массив: у него есть форма, тип элементов и устройство размещения. На практике это может быть таблица признаков, набор изображений или промежуточное представление нейросети. Одни и те же операции часто применяют к целой группе объектов, что удобно для обучения и обработки пакетами.
При работе важно следить не только за числами, но и за размерностями. Перестановка осей или несовместимая форма могут изменить смысл вычисления. Перенос между процессором и ускорителем тоже требует внимания к размещению данных. Перед ускорением большой модели полезно проверить маленький пример с явно известными формами входа и результата.