• Buradasın

    Tensör nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Tensör, matematik, fizik ve mühendislik alanlarında sıkça karşılaşılan, çok boyutlu verileri temsil eden ve işleyen bir kavramdır 1.
    Temel özellikleri:
    • Boyut sayısı (derece) ile tanımlanır 13. Örneğin, bir sayı sıfırıncı dereceden bir tensördür, bir vektör birinci dereceden bir tensördür ve bir matris ikinci dereceden bir tensördür 13.
    • Şekli (form), her eksende kaç boyut olduğunu belirtir 3.
    • Veri tipi, tensörün taşıdığı veri türünü ifade eder (float32, uint8, float64 gibi) 3.
    Tensörler, yapay zeka ve makine öğrenimi gibi alanlarda büyük miktarda veriyi depolamak ve çeşitli matematiksel işlemler yapmak için temel bir yapı taşıdır 1.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. academy.patika.dev
        1
      2. bulutistan.com
        2
      3. codegeni.us
        3
      4. medium.com
        4
      5. muhendishane.org
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Tensörün kaç boyutu vardır?

    Bir tensörün boyut sayısı, yani derecesi, üç ve daha fazla olabilir.
    5 kaynak

    Tensörün fizikte kullanımı nedir?

    Tensörler, fizikte çeşitli alanlarda kullanılan matematiksel nesnelerdir. Bazı fizikte tensörlerin kullanım alanları şunlardır: 1. Koordinat Dönüşümleri: Tensörler, farklı koordinat sistemleri arasında dönüşüm yaparak fiziksel olayları bağımsız bir şekilde tanımlamaya ve farklı bakış açılarından analiz etmeye olanak tanır. 2. Akışkanlar Mekaniği: Tensörler, akışkanların davranışını ve stres analizini incelemek için kullanılır. 3. Genel Görelilik: Einstein'ın genel görelilik teorisinde, uzay-zamanın eğriliğini tanımlamak için tensörler kullanılır. 4. Elektromanyetizma: Elektromanyetik alanın matematiksel açıklamalarında tensörler önemli bir rol oynar.
    5 kaynak

    Tensör hesabı nasıl yapılır?

    PyTorch'ta tensör hesabı yapmak için aşağıdaki temel işlemler kullanılabilir: 1. Toplama (add): İki tensörü toplamak için `+` operatörü veya `torch.add` fonksiyonu kullanılır. ```python tensor1 = torch.tensor([1, 2, 3]) tensor2 = torch.tensor([4, 5, 6]) add_result = tensor1 + tensor2 # veya torch.add(tensor1, tensor2) ``` 2. Çıkarma (sub): Bir tensörü diğerinden çıkarmak için `-` operatörü veya `torch.sub` fonksiyonu kullanılır. ```python sub_result = tensor2 - tensor1 # veya torch.sub(tensor2, tensor1) ``` 3. Çarpma (mul): Element-wise çarpım için `` operatörü veya `torch.mul` fonksiyonu kullanılır. ```python mul_result = tensor1 tensor2 # veya torch.mul(tensor1, tensor2) ``` 4. Bölme (div): Bir tensörü diğerine bölmek için `/` operatörü veya `torch.div` fonksiyonu kullanılır. ```python div_result = tensor2 / tensor1 # veya torch.div(tensor2, tensor1) ``` Ayrıca, tensörlerin maksimum, minimum, ortalama ve toplam değerlerini bulmak için `torch.max`, `torch.mean`, `torch.sum` gibi fonksiyonlar da kullanılabilir.
    5 kaynak