텐서 연산은 딥 러닝 및 머신 러닝과 같은 데이터 과학 분야에서 매우 중요한 부분입니다. Numpy를 사용하여 텐서 연산을 수행하는 간단한 예제를 제공하겠습니다.

텐서 연산의 기본적인 아이디어는 N차원 배열(텐서) 간에 수학적 연산을 수행하는 것입니다. 예를 들어, 행렬 곱셈, 덧셈, 뺄셈, 스칼라 곱셈 등의 연산이 포함됩니다.

아래는 간단한 텐서 연산의 예제입니다.

import numpy as np

# 행렬 A와 B 생성
A = np.array([[1, 2], [3, 4]])
B = np.array([[5, 6], [7, 8]])

# 행렬 곱셈 (Dot Product)
C = np.dot(A, B)
print("행렬 곱셈 결과:")
print(C)

# 행렬 덧셈
D = A + B
print("\n행렬 덧셈 결과:")
print(D)

# 행렬 뺄셈
E = A - B
print("\n행렬 뺄셈 결과:")
print(E)

# 스칼라 곱셈
scalar = 2
F = scalar * A
print("\n스칼라 곱셈 결과:")
print(F)

위의 코드에서는 두 개의 행렬 A와 B를 생성하고, 행렬 곱셈, 덧셈, 뺄셈, 스칼라 곱셈을 수행하는 예제를 보여줍니다. 이러한 연산은 Numpy를 사용하여 쉽게 수행할 수 있으며, 딥 러닝 및 머신 러닝 모델의 학습 및 추론 과정에서 사용됩니다.