Tensor
En una frase
Tensor: un arreglo de números con cualquier cantidad de dimensiones; generaliza escalares, vectores y matrices.
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Explícamelo fácil
Un escalar es un punto, un vector es una fila, una matriz es una tabla. Un tensor puede tener más dimensiones: una foto a color es un tensor de 3 dimensiones (alto × ancho × 3 colores); un lote de 32 fotos es uno de 4 dimensiones.
Por eso el framework se llama TensorFlow y los chips tienen «Tensor Cores»: todo en deep learning son tensores.
Nivel técnico
Profundizando
En deep learning, «tensor» suele significar arreglo multidimensional con una forma (shape), un tipo de dato (float32, bfloat16, int8) y un dispositivo (CPU/GPU). En un Transformer, las activaciones tienen forma [batch, secuencia, dimensión]. En matemáticas, el término tiene una definición más estricta ligada a transformaciones multilineales.
¿Por qué importa?
Es la estructura de datos fundamental de todos los frameworks de deep learning.
¿Dónde se utiliza?
- Imágenes
- Lotes de datos
- Activaciones de redes
Antes de aprender esto
Si alguno te resulta nuevo, empieza por ahí.