Tensor
En el aprendizaje automático, un tensor es una estructura de datos que organiza información en múltiples dimensiones. Puede entenderse como una extensión de los conceptos de escalar (0D), vector (1D) y matriz (2D) hacia dimensiones superiores (3D, 4D, nD). Gracias a su versatilidad, los tensores permiten representar datos complejos en un formato unificado que puede ser manipulado eficientemente por algoritmos y hardware especializado.
Uso en la práctica
- Los tensores permiten representar imágenes, sonidos, secuencias de texto o cualquier dato complejo en un formato uniforme.
- En PyTorch y TensorFlow, todos los cálculos de redes neuronales —desde la propagación hacia adelante hasta el retropropagado— se realizan con tensores.
Ejemplos sencillos
- Procesamiento de imágenes: un tensor 4D puede representar un lote (batch) de imágenes con dimensiones
(número_imágenes × alto × ancho × canales). - Procesamiento de texto: un tensor 2D puede almacenar secuencias tokenizadas de palabras
(longitud_secuencia × embedding_dimensional). - Modelado de series temporales: un tensor 3D puede capturar
(número_muestras × pasos_de_tiempo × variables)
Operaciones con tensores
Además de almacenar datos, los tensores permiten realizar una gran variedad de operaciones:
- Operaciones aritméticas: suma, resta, multiplicación y división elemento a elemento.
- Transformaciones: cambio de forma (reshape), transposición, expansión o reducción de dimensiones.
- Reducciones: medias, sumas o máximos sobre un eje específico.
- Broadcasting: reglas que permiten operar tensores de distintas dimensiones de manera eficiente.
Importancia
Los tensores son el idioma común de la IA moderna:
- Permiten expresar datos heterogéneos (imágenes, texto, señales) en un mismo marco matemático.
- Están optimizados para aprovechar la paralelización en GPU/TPU, clave para el Deep Learning a gran escala.
- Constituyen el puente entre el mundo físico de los datos (fotografías, audios, palabras) y el mundo matemático de los algoritmos de optimización.
Los tensores son más que simples arreglos multidimensionales: constituyen la pieza central de la computación diferenciable. Cada vez que un modelo de deep learning se entrena, las operaciones sobre tensores generan un grafo que permite calcular gradientes y ajustar millones de parámetros de forma eficiente.
En la práctica, los tensores son también un puente entre teoría y hardware. Su diseño está optimizado para aprovechar la paralelización masiva de las GPU y TPU, donde miles de núcleos procesan operaciones tensoriales en paralelo. Gracias a ello, es posible entrenar modelos de lenguaje con miles de millones de parámetros o redes de visión de gran escala.
Finalmente, los tensores han trascendido el ámbito académico para convertirse en un concepto cultural dentro de la IA. Hablar de “tensor” en PyTorch o TensorFlow no es solo referirse a una estructura matemática, sino también a una abstracción práctica que permite construir modelos de IA con fluidez, integrando desde la entrada de datos hasta la inferencia final.
