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OOZAWA

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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

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  • quiqui

    2020/02/13 08:46

    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。

    キャンセル

  • OOZAWA

    2020/02/13 18:38

    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。

    キャンセル

  • OOZAWA

    2020/02/13 18:52

    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。

    キャンセル

回答 2

+1

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。

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  • 2020/02/14 14:45

    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。

    キャンセル

  • 2020/02/14 21:45

    [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。

    キャンセル

check解決した方法

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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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