【pytorchによるニューラルネットワーク#2】基本的なテンソル操作

PyTorchは、深層学習のライブラリとして広く使用されているPythonベースのフレームワークです。今回は、PyTorchを使用してニューラルネットワークを構築する際の基本的な要素であるテンソルについて詳しく説明します。 テンソルは、多次元配列の一般化された概念であり、PyTorchの基本的なデータ構造です。テンソルは、行列やベクトルなどの高次元データを効率的に扱うことができます。PyTorchでは、テンソルを使用して入力データや重み、バイアスなどのデータを表現します。 まず、PyTorchを使用するためにはtorchモジュールをインポートする必要があります。 import torch 次に、PyTorchでテンソルを作成する方法について見ていきましょう。 スカラー値（0次元テンソル）の作成 scalar = torch.tensor(3.14) ベクトル（1次元テンソル）の作成 vector = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5]) 行列（2次元テンソル）の作成 matrix…