2.2.4 3D 텐서와 고차원 텐서

 이런 행렬들을 하나의 새로운 배열로 합치면 숫자가 채워진 직육면체 형태로 해석할 수 있는 3D텐서가 만들어집니다. 넘파이에서 3D 텐서를 나타내면 다음과 같습니다.

>>> x = np.array([[[5, 78,2, 34, 0],

                        [6, 79, 3, 35, 1],

                        [7, 80, 4, 36, 2]],

                        [[5,78, 2, 34, 0],

                        [6, 79, 3, 35, 1],

                        [7, 80, 4, 36, 2]],

                        [[5, 78, 2, 34, 0],

                        [6, 79, 3, 35, 1],

                        [7, 80, 4, 36, 2]]])

>>> x.ndim

3

3D 텐서들을 하나의 배열로 합치면 4D텐서를 만드는 식으로 이어집니다. 딥러닝에서는 보통 0D에서 4D까지의 텐서를 다룹니다. 동영상 데이터를 다룰 경우에는 5D 텐서까지 가기도 합니다.