Como hemos visto, los tensores son un elemento básico en PyTorch. Son los elementos de diferente rango (escalares, vectores, matrics, etc.) que contienen la información en PyTorch y sobre los que actúan los modelos. Sin embargo, a pesar de su rango y dimensiones, los tensores se almacenan en memoria en un array unidimensional de elementos... Seguir leyendo →
Fundamentos de PyTorch. Tensores
Esta entrada es parte del curso de Deep learning con PyTorch. Uno de los conceptos más frecuentes en machine learning es el de tensor. Un tensor es la generalización del concepto de vector utilizando el rango para definir el número de indices del tensor. Por ejemplo, un vector es un tensor de rango 1, una... Seguir leyendo →
