20/09/12 06:33:47.76 cnqeiEp4.net
>>331
つづき
テンソル (tensor) はベクトルや行列を一般化した概念です。 例えば、ベクトルは 1 方向に、行列は 2 方向にスカラが並んでいます。これは「ベクトルは 1 階のテンソルで、行列は 2 階のテンソルである」であることを意味します。 この考え方をさらに進めて、下図のように行列を奥行き方向にさらに並べたものを3階のテンソルと呼びます。例えば、カラー画像をデジタル表現する場合、1 枚の画像は RGB (Red Green Blue) の3枚のレイヤー（チャンネルと呼びます）を持つのが一般的です。 各チャンネルは行列として表され、その行列がチャンネル方向に複数積み重なっているため、画像は 3 階テンソルとみなすことができます。 3 階のテンソルは、特定の要素を指定するのに「上から 3 番目、左から 2 番目、手前から 5 番目」のように整数（インデックス）を3個必要とします。
同様に、4 次元以上の場合でも、N 次元にスカラを並べたもの（つまり、要素を指定するのに N 個のインデックスが必要なもの）を N 階のテンソルと言います。例えば、多くのディープラーニングフレームワークでは、複数枚の画像の集まりを「画像のインデックス1つ」+「各画像のインデックス 3 つ（幅、高さ、チャンネル）」の 4 階テンソルとして表現します。 前述のようにベクトルや行列はテンソルの一種とみなすことができますが、本資料では単に「テンソル」と言った場合は3階以上のテンソルを指します。
8. NumPy 入門
本章では、Python で数値計算を高速に行うためのライブラリ（注釈1）である NumPy の使い方を学びます。 本章の目標は、単回帰分析と重回帰分析の章で学んだ重回帰分析を行うアルゴリズムをNumPy を用いて実装することです
NumPy による多次元配列（multidimensional array）の扱い方を知ることは、他の様々なライブラリを利用する際に役立ちます。
NumPy は Google Colaboratory（以下 Colab）上のノートブックにはデフォルトでインストールされているため、ここではインストールの方法は説明しません。自分のコンピュータに NumPy をインストールしたい場合は、こちらを参照してください。：Installing packages
8.2. 多次元配列を定義する
ベクトル・行列・テンソルなどは、プログラミング上は多次元配列により表現でき、NumPy では ndarray というクラスで多次元配列を表現します（注釈2）
(引用終り)
以上