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[PyTorch] 텐서의 최소값 인덱스 찾기: torch.argmin() 설명 소개  torch.argmin은 PyTorch에서 텐서의 모든 요소 중에서 최소값을 가지는 인덱스를 반환하는 함수입니다. 이 함수는 텐서 전체에서 최소값의 인덱스를 찾거나, 특정 차원(axis)에서 최소값의 인덱스를 계산할 수 있습니다. torch.argmin은 데이터 분석과 딥러닝 모델에서 가장 작은 값의 위치를 추적하거나 확인하는 데 매우 유용합니다. 기본 사용법상세 설명전체 요소 최소값 인덱스 torch.argmin(tensor)는 텐서의 모든 요소를 비교하여 최소값을 가지는 요소의 인덱스를 반환합니다.이 기능은 데이터에서 가장 작은 값이 어디에 위치하는지를 확인할 때 유용합니다.차원별 최소값 인덱스 torch.argmin(tensor, dim=0)와 같이 dim 인수를 사용하면 특정 차원(axis.. 2024. 8. 25.
[PyTorch] 텐서의 최댓값 인덱스 찾기: torch.argmax() 설명 소개  torch.argmax는 PyTorch에서 텐서의 모든 요소 중에서 최댓값을 가지는 인덱스를 반환하는 함수입니다. 이 함수는 텐서 전체에서 최댓값의 인덱스를 찾거나, 특정 차원(axis)에서 최댓값의 인덱스를 계산할 수 있습니다. torch.argmax는 데이터 분석과 딥러닝 모델에서 가장 큰 값의 위치를 추적하거나 확인하는 데 매우 유용합니다. 특히, 분류 문제에서 모델의 예측값 중 가장 높은 확률을 가진 클래스를 찾을 때 자주 사용됩니다. 기본 사용법상세 설명전체 요소 최댓값 인덱스torch.argmax(tensor)는 텐서의 모든 요소를 비교하여 최댓값을 가지는 요소의 인덱스를 반환합니다.이 기능은 데이터에서 가장 큰 값이 어디에 위치하는지를 확인할 때 유용합니다.차원별 최댓값 인덱스torc.. 2024. 8. 25.
[PyTorch] 텐서의 지수 계산: torch.exp() 설명 소개  torch.exp는 PyTorch에서 텐서의 각 요소에 대해 지수 함수(exponential function)를 적용하는 함수입니다. 이 함수는 자연상수 𝑒 (약 2.71828)의 거듭제곱을 계산하며, 입력된 텐서의 모든 요소에 대해 개별적으로 연산을 수행합니다. torch.exp는 딥러닝에서 소프트맥스(softmax) 함수 계산이나 로그-소프트맥스(log-softmax)와 같은 확률 분포 관련 작업에서 자주 사용됩니다. 기본 사용법상세 설명torch.exp(tensor)는 입력된 텐서의 모든 요소에 대해 자연상수 𝑒의 지수값을 계산합니다.2차원 텐서에 대해서도 동일하게 모든 요소에 대해 지수 계산을 수행할 수 있습니다.이 함수는 로그-소프트맥스(log-softmax) 및 확률 분포 계산에 필.. 2024. 8. 25.
[PyTorch] 텐서의 자연 로그 계산: torch.log() 설명 소개  torch.log는 PyTorch에서 텐서의 각 요소에 대해 자연 로그(natural logarithm, base 𝑒)를 계산하는 함수입니다. 이 함수는 텐서의 모든 요소에 대해 개별적으로 로그 값을 반환하며, 로그 변환이 필요한 데이터 처리 및 확률 계산에 자주 사용됩니다. 특히, 로그 손실(log loss) 또는 로그 확률을 계산할 때 유용하게 사용됩니다. 기본 사용법상세 설명torch.log(tensor)는 텐서의 각 요소에 대해 자연 로그 값을 계산하여 반환합니다.2차원 텐서에서도 모든 요소에 대해 자연 로그를 계산할 수 있습니다.로그 변환은 데이터 분포의 균형을 맞추거나, 확률 분포에서 로그 확률을 계산할 때 자주 사용됩니다.딥러닝에서 손실 함수 계산이나 확률 모델링 등에서 로그 연산이.. 2024. 8. 25.
[PyTorch] 배치(batch) 단위의 행렬 곱셈: torch.bmm() 설명 소개  torch.bmm은 PyTorch에서 3차원 텐서(batch of matrices) 간의 행렬 곱셈(batch matrix multiplication)을 수행하는 함수입니다. 이 함수는 배치(batch) 단위로 행렬 곱셈을 처리하며, 각 배치에서 두 2차원 텐서(행렬)의 곱셈을 병렬로 수행합니다. torch.bmm은 딥러닝 모델에서 여러 행렬을 동시에 곱해야 하는 경우 유용하며, 특히 RNN, CNN 등의 네트워크에서 자주 사용됩니다. 기본 사용법상세 설명배치 크기 torch.bmm은 3D 텐서를 입력으로 받으며, 첫 번째 차원이 배치 크기를 나타냅니다. 각 배치에서 2차원 텐서(행렬) 간의 곱셈이 병렬로 실행되어 결과가 출력됩니다.예를 들어, 텐서 크기가 (10, 3, 4)인 경우 10개의 3x.. 2024. 8. 24.
[PyTorch] 2D 텐서 간의 행렬 곱셈: torch.mm() 설명 소개  torch.mm은 PyTorch에서 두 2차원 텐서(행렬) 간의 행렬 곱셈(matrix multiplication)을 수행하는 함수입니다. 이 함수는 두 개의 2D 텐서(즉, 행렬) 간의 곱셈을 처리하며, 행렬 곱셈 연산을 간단하게 수행할 수 있게 해줍니다. torch.mm은 행렬 간의 곱셈을 수행하는 가장 기본적인 함수로, 특히 선형 대수학과 딥러닝에서 많이 사용됩니다. 기본 사용법상세 설명기본 행렬 곱셈 torch.mm(tensor1, tensor2)는 두 개의 2D 텐서 간의 행렬 곱셈을 수행합니다. 이 함수는 2차원 텐서(행렬) 간의 곱셈에 특화되어 있으며, 1차원 또는 3차원 이상의 텐서에서는 사용할 수 없습니다.유효한 행렬 차원 행렬 곱셈을 수행하려면 첫 번째 행렬의 열 수와 두 번째 .. 2024. 8. 24.
[PyTorch] 텐서 간의 행렬 곱셈: torch.matmul() 설명 소개  torch.matmul은 PyTorch에서 텐서 간의 행렬 곱셈(matrix multiplication)을 수행하는 함수입니다. 이 함수는 1차원, 2차원, 다차원 텐서 간의 곱셈을 지원하며, 입력 텐서의 차원에 따라 벡터-벡터, 행렬-행렬, 또는 고차원 텐서 간의 곱셈을 수행합니다. 행렬 곱셈은 딥러닝 모델에서 특징 변환, 신경망 레이어 간의 연산 등을 수행하는 데 필수적입니다. 기본 사용법상세 설명벡터 곱셈 1차원 텐서 간의 곱셈을 수행하여 내적(dot product)을 계산할 수 있습니다.이 경우 결과는 스칼라 값이 됩니다.행렬 곱셈 2차원 텐서 간의 곱셈을 통해 전통적인 행렬 곱셈을 수행합니다.고차원 텐서 곱셈 다차원 텐서의 행렬 곱셈을 수행할 때 마지막 두 차원에 대해 행렬 곱셈이 수행되.. 2024. 8. 24.
[PyTorch] 텐서 간의 나눗셈 연산: torch.div() 설명 소개  torch.div는 PyTorch에서 두 텐서 간의 요소별(element-wise) 나눗셈을 수행하는 함수입니다. 이 함수는 동일한 크기의 텐서끼리 나누거나, 스칼라 값을 텐서의 각 요소에 나눌 때 사용됩니다. torch.div는 벡터, 행렬, 다차원 텐서 등 다양한 차원의 텐서에 적용될 수 있으며, 딥러닝 모델에서 연산을 간편하게 수행하는 데 도움을 줍니다. 기본 사용법상세 설명torch.div(tensor1, tensor2)는 tensor1을 tensor2로 요소별로 나누는 연산을 수행합니다.동일한 크기의 텐서에 대해 연산이 가능하며, 브로드캐스팅을 통해 크기가 다른 텐서 간의 연산도 지원합니다.스칼라 나눗셈 텐서의 각 요소를 스칼라 값으로 나누려면 torch.div(tensor, value).. 2024. 8. 24.
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