텐서 (Tensor)

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#개념

텐서(Tensor)는 다차원 배열을 일반화한 수학적 개념이자, 현대 머신러닝(Machine Learning) 및 딥러닝(Deep Learning) 분야에서 데이터를 표현하고 처리하는 데 핵심적인 역할을 하는 자료 구조(Data Structure)다. 파이토치(PyTorch), 텐서플로(TensorFlow), Jax와 같은 주요 딥러닝 프레임워크에서 텐서는 기본적인 데이터 단위로 사용되며, 스칼라(Scalar), 벡터(Vector), 행렬(Matrix)을 포함하는 더 넓은 개념을 포괄한다. 0차원 텐서는 스칼라, 1차원 텐서는 벡터, 2차원 텐서는 행렬로 표현되며, 3차원 이상의 텐서는 고차원 배열로 간주된다. 텐서는 단순한 숫자 배열 이상의 의미를 가지며, 데이터의 구조와 그 사이의 관계를 표현하는 데 사용된다.

텐서는 다양한 연산을 통해 조작되고 변환될 수 있다. 기본적인 수학 연산(덧셈, 뺄셈, 곱셈, 나눗셈)을 비롯해 행렬 곱셈, 내적, 외적과 같은 선형대수 연산도 텐서에서 수행할 수 있다. 또한, 텐서의 모양을 변경하는 리쉐이핑(Reshaping), 특정 부분만 추출하는 슬라이싱(Slicing), 축을 바꾸는 전치(Transpose) 연산 등도 지원된다. 이러한 연산들은 데이터를 모델에 입력하기 적합한 형태로 가공하거나, 모델의 출력을 해석하는 데 사용된다. 텐서 연산은 대개 병렬화가 용이하도록 설계되어 있으며, GPU(Graphics Processing Unit)를 활용한 가속을 통해 대규모 데이터 처리 및 복잡한 모델 학습을 효율적으로 수행할 수 있다.

텐서는 특정 데이터 형식(Data Type)을 가진다. 주로 사용되는 데이터 타입에는 부동소수점(float), 정수(int), 불리언(boolean) 등이 있으며, 각 데이터 타입은 메모리 사용량과 표현할 수 있는 수의 범위에 영향을 미친다. 머신러닝 모델에서는 주로 부동소수점 텐서를 사용하여 모델의 가중치(Weight)와 활성화 값(Activation Value)을 표현한다. 텐서의 데이터 형식은 연산의 결과에도 영향을 미치며, 형식 불일치로 인해 오류가 발생할 수 있다.

딥러닝 프레임워크에서는 텐서 연산을 위한 다양한 추상화 계층을 제공하여 사용자가 직접 낮은 수준의 연산을 구현할 필요 없이 고수준의 API를 통해 텐서를 조작하고 연산할 수 있도록 지원한다. 또한, 자동 미분(Automatic Differentiation) 기능을 통해 텐서 연산의 기울기(Gradient)를 자동으로 계산할 수 있어, 경사 하강법(Gradient Descent)과 같은 최적화 알고리즘을 사용하여 모델을 학습시키는 데 핵심적인 역할을 수행한다. 텐서는 머신러닝 모델의 입력 데이터, 모델의 가중치, 모델의 출력, 그리고 학습 과정에서 발생하는 모든 중간 값들을 표현하는 데 사용된다.