データのdimensionの見方

例えば、numbers = [ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 ]
があるとします。
numbersがvectorとして見る時に10次元と言いますし、
numbersがtensorとして見る時に1次元と言いますね。

ちなみに　"ND tensor" や"N-D tensor", "nd array"というデータ・タイプがあるらしいですが、
それは具体的に何でしょうか。

ご教授宜しくお願いします

quickquip

2020/02/11 23:05

> numbersがtensorとして見る時に1次元と言いますね。どこで言われているのか挙げたほうがいい気がします

OOZAWA

2020/02/12 03:15

scalar数値の場合、0次元のtensorと呼び、vectorの場合は1次元のtensorと呼ぶという規定があるらしいですよ。 matrixは2次元のtensor。。。

quickquip

2020/02/12 04:02

素人考えだと「それrankですよね?」ってなってしまう…… https://www.tensorflow.org/guide/tensor#rank

quickquip

2020/02/12 04:04

だから「どこで」「誰が」言ってるの? っていう話がほしい

OOZAWA

2020/02/12 13:15

御返答ありがとうございます！というのは "ND tensor" や"N-D tensor", "nd array"　は　”n-tensor” の意味でしょうか。

quickquip

2020/02/12 13:20

”n-tensor” がどういうところで出てくるか知りません。

OOZAWA

2020/02/12 15:20

＞”n-tensor” がどういうところで出てくるか知りません。ご自身提供してくれた↓の中ですよ https://www.tensorflow.org/guide/tensor#rank

quickquip

2020/02/12 23:46

これは"ランクがnのtensorには特別な名前がない"ということを言おうとしているだけでは。n-tensorという用語があるわけじゃないと思いますよ。他に n-tensor という語を目にしたことがありますか。 3度目ですが、"ND tensor" や"N-D tensor" とか "numbersがtensorとして見る時に1次元と言いまね" などがどこに出てくるかを書いた方がいいと思います。そういう情報がある方がいいのでは? と言っているだけです。 (それでもさすがになんとなく言いたいこと聞きたいことがわかったような気がしてきているのですけれど、それでも)私がうまく答えられるわけじゃありません。

OOZAWA

2020/02/13 09:38

御返答ありがとうございます！ "ND tensor" や"N-D tensor"を検索すれば無数に出るので(ほとんど英語)、特定の場所を示す意味がないのではと思いますので。

OOZAWA

2020/02/13 09:52

まあ、大した専門用語でなく単に N-Dimensional (ND) Tensor という意味かもしれません。

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回答2件

解決したようですが、コメントします。

tensorはtensorflowオリジナルの用語のような気がします。意味合いはnumpyでいうarrayと同じで行列とか配列でいいはずです。
tensorとvectorは、プログラム処理上、似て非なるものです。tensorflowの場合、shape関数で形状を確認するとわかります。例えば、[1,2,3]は（3,）が返ってくるので要素数3のvectorであることがわかります。また、[[1,2,3]]は（1,3）が返ってくるので1行×3列のtensorであることがわかります。よって、tensorflowでは一次元のtensorは一次元のtensorであってvectorではありません。

vectorの次元数はNN以外の機械学習を念頭に置いているらしく要素数と同義です。一方、NNはtensorをそのまま扱えるので次元数を要素数とは異なる意味合いで使うようです。質問に記載しているnd-tensorという用語はまだ見たことがありませんが、3×3や3×4×5といったtensorの形状を示していると思われます。

投稿2020/02/13 12:56

R.Shigemori

総合スコア3376

OOZAWA

2020/02/14 05:45

お助けいただきましてありがとうございます。＞tensorflowでは一次元のtensorは一次元のtensorであってvectorではありません。 [1,2,3,4,5] は一次元のtensorであって、5次元のvectorと理解して宜しいでしょうか。

R.Shigemori

2020/02/14 12:45

[1,2,3,4,5]は5次元のvectorではありますが、tensorではありません。tensorflowはn×m･･･という行列の形を取っていないと行列としての計算ができません。よってtensorflowで1次元のtensorは[[1,2,3,4,5]]という表記になります。求めている答えが抽象概念としての定義であれば、意味合いが同じであれば会話は通じるので、記載の理解で大丈夫です。ただし、実装する場合は正しく動く必要があるので、使用するフレームワークに沿って理解する必要があります。

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