❓PyTorch에서 텐서란 무엇이고, NumPy의 Array(배열)과 어떤 차이가 있나요?

✅ 파이토치에서 텐서는 딥러닝 연산을 위한 기본 데이터 구조이며, 넘파이 배열과 매우 유사합니다. 하지만 텐서는 GPU를 활용할 수 있고, 미분값을 자동으로 계산하는 기능이 있어 딥러닝에 특화되어 있다는 점이 가장 큰 차이입니다.

---

텐서란 무엇인가요?

텐서는 딥러닝 모델의 입력, 출력, 그리고 모델의 가중치를 나타내는 데 사용되는 다차원 배열입니다. 🔢 넘파이 배열과 비슷하게 숫자 데이터를 저장하지만, 넘파이에는 없는 특별한 기능들을 가지고 있습니다.

텐서와 넘파이 배열의 차이점

특징	PyTorch Tensor	NumPy Array
GPU 가속	✅ 지원: GPU를 사용하여 병렬 연산 가속이 가능하여 대규모 딥러닝 모델 학습에 필수적입니다.	❌ 미지원: 기본적으로 CPU에서만 작동합니다.
자동 미분	✅ 지원: requires_grad=True 옵션을 설정하면 모델의 학습 과정에서 **미분값(기울기)**을 자동으로 계산해줍니다. 이는 딥러닝 모델의 최적화에 필수적인 기능입니다.	❌ 미지원: 미분을 직접 계산해야 합니다.
상호 운용성	torch.from_numpy() 함수로 넘파이 배열을 텐서로 쉽게 변환할 수 있고, .numpy() 메서드로 텐서를 넘파이 배열로 변환할 수 있습니다.	파이토치 텐서와 자유롭게 변환 가능하여 함께 사용하기 편리합니다.

쉬운 비유: 넘파이 배열이 일반 자동차라면, 파이토치 텐서는 최신 전기차와 같아요. 🚗 둘 다 '이동'이라는 기본 기능은 같지만, 전기차(텐서)는 배터리(GPU)를 통해 더 빠르고 효율적인 연산을 할 수 있고, 자율 주행(자동 미분) 기능이 탑재되어 운전자의 수고를 크게 덜어줍니다.