TensorFlow テンソルとは？役割と基本をわかりやすく解説

TensorFlowでは、テンソルは多次元配列であり、NumPyのndarrayオブジェクトに似ています。テンソルは計算グラフ内の入力や出力データを表現するためのTensorFlowの中心的なデータ構造です。テンソルはスカラー（0次元）、ベクトル（1次元）、行列（2次元）、そしてより高次元の配列になり得ます。

TensorFlowにおけるテンソルの役割は、データの保存や伝達、そしてさまざまな数学的演算を行うことです。計算グラフでは、テンソルはノード間の入力や出力として機能し、異なる操作ノードを介してテンソルを処理・変換することで、さまざまな複雑な計算タスクを実現できます。

TensorFlowにおけるテンソルは、データを表現し処理するための基本的なデータ構造であり、TensorFlow演算の基本単位です。テンソルを使用して、さまざまな複雑な深層学習モデルを構築し、効率的な計算と最適化を行うことができます。