Устройство тензора в PyTorch

Тензор, как и массив NumPy, хранит числа в ячейках с общим правилом раскладки. У него есть форма: она говорит, сколько элементов приходится на каждую ось. Число осей показывает, одномерный это ряд, таблица или структура с большим числом уровней.

Все ячейки одного тензора имеют один тип элементов. По типу видно, целые там лежат или дробные и сколько памяти занимает каждое значение. Общее число элементов считают отдельно от формы: форма раскладывает размеры по осям, а итоговый счёт даёт одно число.

Данные тензора лежат на устройстве вычислений. На обычном компьютере это процессор, и тогда в описании устройства фигурирует метка процессора. От устройства зависит, где именно выполняются операции над числами.

Тензор из одного числа называют скаляром. Такое значение можно превратить в обычное число Python и использовать вне библиотеки. Тензор также можно обменять с массивом NumPy: из массива собирают тензор, а обратный переход даёт массив с теми же данными.

Со всем этим мы и будем разбираться в рамках данного раздела.