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[PyTorch] 정수 시퀀스 생성 전문가 torch.arange() 소개  torch.arange 함수는 주어진 범위 내의 정수 또는 부동 소수점 수의 시퀀스를 생성하는 PyTorch 함수입니다. 이 함수는 반복문에서 인덱스를 생성하거나 일정한 간격의 값을 가지는 텐서를 생성할 때 매우 유용합니다. 기본 사용법상세 설명torch.arange 함수의 기본 구문은 torch.arange(start=0, end, step=1, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False)입니다. start: 시퀀스의 시작 값을 지정합니다. 기본값은 0입니다.end: 시퀀스의 종료 값을 지정합니다. 종료 값은 포함되지 않습니다.step: 시퀀스의 간격을 지정합니다. 기본값은 1입니다.out: 결과 텐서.. 2024. 7. 15.
[PyTorch] 샘플링과 신호처리를 위한 torch.linspace() 소개  torch.linspace 함수는 지정된 구간을 균등하게 나눈 값들을 가지는 텐서를 생성하는 PyTorch 함수입니다. 샘플링, 신호 처리, 그래프 그리기 등 다양한 작업에서 유용하게 사용됩니다. 기본 사용법상세 설명torch.linspace 함수의 기본 구문은 torch.linspace(start, end, steps=100, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False)입니다. start: 구간의 시작 값을 지정합니다.end: 구간의 종료 값을 지정합니다.steps: 생성할 값의 개수를 지정합니다.out: 결과 텐서를 저장할 텐서.dtype: 텐서의 데이터 타입을 지정합니다. 예: torch.float.. 2024. 7. 15.
[PyTorch] 만땅이요! torch.ones() 1만 있는 텐서 생성 소개  torch.ones 함수는 주어진 크기와 데이터 타입을 가지는 모든 요소가 1인 텐서를 생성하는 PyTorch 함수입니다. 딥러닝 모델의 초기화 및 다양한 연산에서 자주 사용됩니다. 기본 사용법상세 설명torch.ones 함수의 기본 구문은 torch.ones(*size, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False)입니다. size: 텐서의 크기를 나타내는 정수 또는 튜플.out: 결과 텐서를 저장할 텐서.dtype: 텐서의 데이터 타입을 지정합니다. 예: torch.float32, torch.int64.layout: 텐서의 메모리 레이아웃을 지정합니다. 기본값은 torch.strided.device: .. 2024. 7. 13.
[PyTorch] 전부 젊은 얘들로요. torch.zeros() 0만 있는 텐서 생성 소개  torch.zeros 함수는 주어진 크기와 데이터 타입을 가지는 모든 요소가 0인 텐서를 생성하는 PyTorch 함수입니다. 딥러닝 모델의 초기화 및 다양한 연산에서 자주 사용됩니다. 기본 사용법상세 설명torch.zeros 함수의 기본 구문은 torch.zeros(*size, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False)입니다. size: 텐서의 크기를 나타내는 정수 또는 튜플.out: 결과 텐서를 저장할 텐서.dtype: 텐서의 데이터 타입을 지정합니다. 예: torch.float32, torch.int64.layout: 텐서의 메모리 레이아웃을 지정합니다. 기본값은 torch.strided.devic.. 2024. 7. 13.
[Pytorch] 기본 중의 기본! torch.tensor() 텐서 생성 소개  torch.tensor 함수는 PyTorch에서 텐서를 생성하는 기본 함수입니다. 다양한 데이터 타입과 장치에서 텐서를 생성할 수 있으며, 딥러닝 모델 학습을 위한 자동 미분 기능도 지원합니다. 기본 사용법상세 설명torch.tensor 함수의 기본 구문은 torch.tensor(data, dtype=None, device=None, requires_grad=False)입니다. data: 텐서를 생성할 원본 데이터. 리스트, 튜플, Numpy 배열 등일 수 있습니다.dtype: 텐서의 데이터 타입을 지정합니다. 예: torch.float32, torch.int64.device: 텐서가 할당될 장치를 지정합니다. 예: torch.device('cpu'), torch.device('cuda').req.. 2024. 7. 12.
[Python] 정체를 밝혀라! type() 소개  type 함수는 객체의 타입을 확인하거나 새로운 클래스를 동적으로 생성하는 데 사용되는 파이썬 내장 함수입니다. 이를 통해 객체 지향 프로그래밍과 메타프로그래밍에서 중요한 역할을 합니다. 기본 사용법상세 설명type 함수의 기본 구문은 두 가지 형태로 사용됩니다: type(object): 주어진 객체의 타입을 반환합니다.type(name, bases, dict): 새로운 클래스(타입)를 동적으로 생성합니다. name: 클래스 이름입니다.bases: 상속할 클래스(튜플)입니다.dict: 클래스 속성과 메서드를 정의한 사전입니다.예시 설명type(number)는 정수 10의 타입인 를 반환합니다.type(text)는 문자열 "hello"의 타입인 를 반환합니다.type(lst)는 리스트 [1, 2, .. 2024. 7. 11.
[Python] 다 합해서 얼마라고요? sum() 소개  sum 함수는 주어진 반복 가능한 객체의 모든 요소를 더한 값을 반환하는 파이썬 내장 함수입니다. 이 함수는 리스트, 튜플, 세트 등 다양한 반복 가능한 객체에서 사용할 수 있으며, 숫자의 합계를 구할 때 매우 유용합니다. 기본 사용법상세 설명sum 함수의 기본 구문은 sum(iterable, start=0)입니다. iterable: 합계를 구할 반복 가능한 객체입니다.start: 합계의 초기값입니다. 기본값은 0입니다.sum 함수는 반복 가능한 객체의 모든 요소를 더한 값을 반환합니다. 숫자형 데이터 타입(정수, 부동 소수점 등)과 함께 사용할 수 있습니다.sum 함수는 start 값을 지정하여 초기값을 설정할 수 있으며, 이는 합계에 포함됩니다.예시 설명sum([1, 2, 3, 4, 5])는 .. 2024. 7. 11.
[Python] 바로 문자해! str() 소개  str 함수는 주어진 객체를 문자열로 변환하는 파이썬 내장 함수입니다. 이 함수는 객체의 문자열 표현을 반환하며, 다양한 데이터 타입에서 사용될 수 있습니다. 이를 통해 데이터의 표현을 일관되게 만들고, 문자열 조작을 용이하게 합니다. 기본 사용법상세 설명str 함수의 기본 구문은 str(object='')입니다. object: 문자열로 변환할 객체입니다. 이 인수는 선택 사항이며, 제공되지 않으면 빈 문자열을 반환합니다.str 함수는 주어진 객체의 문자열 표현을 반환합니다. 객체가 문자열을 반환하기 위해 __str__ 또는 __repr__ 메서드를 구현해야 합니다.문자열로 변환된 객체는 다양한 문자열 조작 및 출력 작업에서 유용하게 사용될 수 있습니다.예시 설명str(123)은 정수 123을 문.. 2024. 7. 11.
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