Egy tenzor egy matematikai objektum, amely több dimenzióban elrendezett számokat vagy értékeket tartalmaz. A tenzor fogalma számos tudományágban, köztük a matematikában, a fizikában és a számítástudományban is jelentős.
A tenzorokat több dimenzióval és mérettel jellemezhetjük. Például egy 1D-s tenzor egy egyszerű vektor, amelyben az elemek egyetlen dimenzió mentén helyezkednek el. Egy 2D-s tenzor egy mátrix, amelyben az elemek egy sorok és oszlopok által definiált síkon helyezkednek el. További dimenziók hozzáadásával n-dimenziós tenzorokat is definiálhatunk.
A tenzorok a gépi tanulás és a neurális hálózatok területén különösen fontosak, mivel ezekben a rendszerekben az adatokat tenzorok formájában tárolják és manipulálják. Például, a képek RGB-csatornáinak (piros, zöld, kék) pixelértékei egy 3D-s tenzorként reprezentálhatók, ahol az egyes dimenziók a szélesség, a magasság és a csatornák száma.
A tenzorok fontos szerepet játszanak az adatok ábrázolásában és a számítási műveletek elvégzésében a gépi tanulás során. A tenzorokon végzett műveletek, mint például a szorzás, az összeadás vagy a konvolúció, lehetővé teszik az adatok manipulálását, a modell tanítását és a predikciók kiszámítását. A tenzorokkal való hatékony műveletek végzéséhez számos számítási könyvtár és keretrendszer áll rendelkezésre, például a TensorFlow vagy a NumPy.