Tensor

Pada bagian ini kita akan mempelajari tensor dan bagaimana fungsi tensor sebuah bangunan blok pada pada jaringan saraf di pytorch ( untuk selanjutnya kita menggunakan neural network). Jaringan saraf atau neural network merupakan fungsi matematik saja jadi Anda jangan ngeri duluan hehehe. Nerual network yang merupkan fungsi matematika tersebut akan mengambil satu atau lebih masukan berupa tensor, memprosesnya lalu menghasilkan satu atau lebih output nilai.

Apakah Anda pernah menggunakan Numpy ? Jika sudah, maka pada abaigan ini hanyalah hal sederhana, tensor pada pytorch itu mirip dengan numpy, dengan tambahan flexibilitas bisa menggunakan GPU untuk memprosesnya.

Kita akan mereview tensor 1-Dimensi dan 2-Dimensi.

Gambar berikut digunakan untuk merepresentasikan jaringan saraf. Di Pytorch, jaringan saraf terdiri dari tensor Pytorch. Tensor Pytorch adalah struktur data yang merupakan generalisasi untuk bilangan dan array dimensi dengan Python.

Pada gambar diatas dapat dilihat input x merupakan tensor, output y juga merupakan tensor, network juga akan terdiri dari sekumpulan parameter yang juga merupakan tensor.

Pada bab ini kita akan mengonversi data menjadi tensor pytorch dan kemudian akan menggunakannya sebagai input ke neural network. Misalnya jika kita ingin menggunakan database sebagai input untuk neural network, kita dapat melakukannya dengan cara berikut. Setiap baris database dapat diperlakukan sebagai tensor Pytorch dan kami memasukkan masing-masing tensor ini ke dalam neural network.

Jadi kita melihat bahwa tensor hanyalah sebuah vektor atau larik persegi panjang yang terdiri dari angka-angka.

Mari kita lihat contoh lain, di mana kita mengonversi gambar menjadi tensor persegi panjang. Pada contoh ini, kami mengonversi setiap gambar ke tensor Pytorch untuk menggunakan gambar sebagai input ke jaringan saraf.

Gambar dengan Python biasanya direpresentasikan sebagai array 2D dan array 3D. Jadi dalam kasus ini, setiap tensor input hanyalah matriks atau array persegi panjang. Kita lihat bahwa jaringan saraf mengambil gambar masukan yang diubah menjadi tensor pytorch dan mengklasifikasikannya sebagai nol.

Berikutnya kita akan mempelajari Tensor 1-D