텐서플로우 텐서(Tensor)란?

텐서플로우 기본 자료구조 텐서(Tensor)란?

텐서(Tensors)란 개념은 물리학에서 나온 개념으로 벡터와 유사하지만 좀 더 일반화된 개념이라 생각해도 좋습니다.
물리학의 텐서에 대해 정확하게 알지 못하더라도 텐서플로우를 사용하는데는 큰 무리가 없습니다.
텐서플로우는 텐서(Tensors)라는 독특한 자료형을 갖습니다.

대부분의 책에서는 텐서플로우의 텐서를 다차원 어레이의 일반화(the n-dimensional abstraction of matrices) 혹은 아무 차원이나 갖을 수 있는 값들의 집합(A tensor consists of a set of primitive values shaped into an array of any number of dimensions. ) 으로 표현합니다. 그렇기 때문에 텐서를 기존에 Numpy Array와 같게 생각해도 무방합니다. 이러한 텐서는 Rank, Shape ,Type 3가지 구성요소를 갖습니다.