Tensör Nedir?
İngilizce: Tensor
Yayın: · Son güncelleme:
Tensör Nedir? Kısaca
Tensör, yapay zekâ ve derin öğrenme bağlamında sayıların çok boyutlu bir dizi hâlinde düzenlenmiş biçimidir. Skaler sıfır, vektör bir, matris iki boyutlu tensördür; daha fazla boyut da mümkündür.
Tensör, derin öğrenmede verinin ve model parametrelerinin taşındığı temel yapıdır. En basit anlatımla, sayıların istenen sayıda boyut boyunca düzenlendiği bir kutudur.
Tensör nedir?
Tensörü boyut sayısıyla (rank) düşünmek kolaylaştırır:
| Boyut | Ad | Örnek |
|---|---|---|
| 0 | Skaler | Tek bir sayı: 5 |
| 1 | Vektör | [3, 1, 4] |
| 2 | Matris | Bir tablo, gri tonlu bir görüntü |
| 3 | 3B tensör | Renkli görüntü (yükseklik × genişlik × renk kanalı) |
| 4 | 4B tensör | Görüntü grubu (adet × yükseklik × genişlik × kanal) |
Bir tensörün "şekli" (shape), her boyuttaki eleman sayısını gösterir. Örneğin 32 adet 224×224 boyutlu renkli görsel, (32, 224, 224, 3) şekilli bir tensörle temsil edilebilir.
Not: Matematik ve fizikte tensör, koordinat dönüşümlerine göre belirli kurallarla davranan daha soyut bir kavramdır. Yapay zekâdaki kullanım, bu tanımın pratik ve sadeleştirilmiş bir karşılığıdır.
Derin öğrenmede ne işe yarar?
- Girdi verisi (metin, görüntü, ses) tensöre çevrilir.
- Modelin ağırlıkları tensör olarak saklanır.
- Katmanlar arasındaki hesaplamalar tensör işlemleriyle (özellikle matris çarpımı) yapılır.
- Eğitim sırasında gradyanlar da tensör biçimindedir.
Tensör işlemleri birbirinden bağımsız çok sayıda çarpma ve toplamadan oluştuğu için GPU ve TPU gibi paralel çalışan donanımlarda çok hızlı yürütülür. TPU adındaki "T" harfi de tensörden gelir.
Nelere dikkat etmeli?
Tensörlerle çalışırken en sık hata şekil uyumsuzluğudur: Çarpılacak ya da toplanacak tensörlerin boyutları uyumlu olmalıdır. Ayrıca büyük tensörler önemli miktarda bellek kaplar; GPU belleği bu nedenle model boyutunu sınırlayan etkenlerden biridir.
Sıkça Sorulan Sorular
Tensör ile matris arasındaki fark nedir?
Matris iki boyutlu bir tensördür. Tensör ise boyut sayısı sınırlı olmayan genel yapıdır; skaler, vektör ve matris onun özel durumlarıdır.
Tensör işlemleri neden GPU'da yapılır?
Tensör hesaplamaları çok sayıda bağımsız çarpma ve toplamadan oluşur. GPU'lar binlerce çekirdekle bu işlemleri aynı anda yapabildiği için CPU'ya göre çok daha hızlıdır.