반응형 함수 설명/인공지능 (Pytorch)42 [PyTorch] 텐서 요소의 합 계산: torch.sum() 설명 소개 torch.sum은 PyTorch에서 텐서의 모든 요소에 대한 합을 계산하는 함수입니다. 이 함수는 텐서의 특정 차원(axis)에서 합계를 구할 수 있는 옵션을 제공하며, 다양한 차원의 텐서에 적용할 수 있습니다. torch.sum은 벡터, 행렬, 다차원 텐서의 요소를 모두 더하거나 특정 차원에서 합계를 구하는 데 유용합니다. 기본 사용법상세 설명전체 요소 합계 torch.sum(tensor)는 텐서의 모든 요소를 더하여 총합을 반환합니다. 이 기능은 텐서의 전체 합계를 필요로 하는 다양한 계산에 유용합니다. 차원별 합계 torch.sum(tensor, dim=0)와 같이 dim 인수를 사용하면 특정 차원(axis)에서 합계를 계산할 수 있습니다. 이 기능은 특히 텐서의 각 차원에서 합계를 구하여.. 2024. 8. 25. [PyTorch] 텐서 요소의 평균 계산: torch.mean() 설명 소개 torch.mean은 PyTorch에서 텐서의 모든 요소에 대한 평균을 계산하는 함수입니다. 이 함수는 텐서의 특정 차원(axis)에서 평균을 구할 수 있는 옵션을 제공하며, 다양한 차원의 텐서에 적용할 수 있습니다. torch.mean은 벡터, 행렬, 다차원 텐서의 요소들을 평균 내는 데 유용하며, 통계적 분석과 딥러닝 모델에서 자주 사용됩니다. 기본 사용법상세 설명전체 요소 평균: torch.mean(tensor)는 텐서의 모든 요소를 더한 후 그 개수로 나눈 값을 반환하여 평균을 계산합니다. 이 기능은 텐서의 전체 평균을 필요로 하는 다양한 계산에 유용합니다. 차원별 평균: torch.mean(tensor, dim=0)와 같이 dim 인수를 사용하면 특정 차원(axis)에서 평균을 계산할 수.. 2024. 8. 25. [PyTorch] 텐서 요소의 표준 편차 계산: torch.std() 설명 소개 torch.std는 PyTorch에서 텐서의 표준 편차(standard deviation)를 계산하는 함수입니다. 표준 편차는 데이터가 평균으로부터 얼마나 퍼져 있는지를 나타내는 지표로, 통계적 분석 및 데이터 분포의 변동성을 평가하는 데 사용됩니다. torch.std는 특정 차원(axis)에서 표준 편차를 계산할 수 있으며, 다양한 차원의 텐서에 적용할 수 있습니다. 기본 사용법상세 설명전체 요소 표준 편차 torch.std(tensor)는 텐서의 모든 요소를 기준으로 표준 편차를 계산합니다. 이 기능은 데이터 세트의 전반적인 분포를 평가할 때 유용합니다. 차원별 표준 편차 torch.std(tensor, dim=0)와 같이 dim 인수를 사용하여 특정 차원(axis)에서 표준 편차를 계산할 수.. 2024. 8. 25. [PyTorch] 텐서 요소의 최솟값 계산: torch.min() 설명 소개 torch.min은 PyTorch에서 텐서의 모든 요소 중에서 최솟값을 계산하는 함수입니다. 이 함수는 텐서 전체에서 최솟값을 찾거나, 특정 차원(axis)에서 최솟값을 계산할 수 있는 옵션을 제공합니다. torch.min은 벡터, 행렬, 다차원 텐서의 최솟값을 구하는 데 유용하며, 데이터 분석과 딥러닝 모델에서 자주 사용됩니다. 기본 사용법상세 설명전체 요소 최솟값 torch.min(tensor)는 텐서의 모든 요소를 비교하여 최솟값을 반환합니다. 이 기능은 데이터에서 가장 작은 값을 찾고자 할 때 유용합니다. 차원별 최솟값 torch.min(tensor, dim=0)와 같이 dim 인수를 사용하면 특정 차원(axis)에서 최솟값과 그 위치를 계산할 수 있습니다. 이 기능은 텐서의 각 차원에서 .. 2024. 8. 25. 이전 1 2 3 4 ··· 11 다음 반응형
