반응형 함수 설명/인공지능 (Pytorch)42 [PyTorch] 랜덤하게 0과 1 사이에서 놀아보자: torch.rand() 사용법 소개 torch.rand 함수는 PyTorch에서 주어진 크기의 텐서를 생성하고, 0과 1 사이의 균등 분포를 따르는 무작위 실수들로 초기화하는 함수입니다. 이 함수는 신경망의 가중치를 초기화하거나, 다양한 머신러닝 및 데이터 분석 작업에서 랜덤 데이터 샘플을 생성하는 데 유용하게 사용됩니다. 기본 사용법상세 설명torch.rand 함수의 기본 구문은 torch.rand(*size, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False)입니다.size: 생성할 텐서의 크기를 나타내는 정수 또는 튜플.out: 결과 텐서를 저장할 텐서.dtype: 텐서의 데이터 타입을 지정합니다. 예: torch.float32, torch.. 2024. 7. 17. [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. 이전 1 ··· 7 8 9 10 11 다음 반응형
