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[PyTorch] 차원을 줄여라: torch.squeeze() 함수 사용법 이해하기 소개  torch.squeeze 함수는 PyTorch에서 텐서의 크기가 1인 차원을 제거하여 텐서를 간소화하는 함수입니다. 이 함수는 주로 데이터 전처리 과정에서 불필요한 차원을 제거하여 연산 효율을 높이기 위해 사용됩니다. 기본 사용법상세 설명torch.squeeze 함수의 기본 구문은 torch.squeeze(input, dim=None)입니다. input: 차원을 제거할 입력 텐서.dim: 제거할 차원을 지정합니다. 이 인수가 주어지지 않으면, 크기가 1인 모든 차원이 제거됩니다.torch.squeeze 함수는 입력 텐서에서 크기가 1인 차원을 제거하여 새로운 텐서를 반환합니다.예시 설명torch.squeeze(tensor)는 3차원 텐서 [[[1], [2], [3]]]에서 크기가 1인 첫 번째 차.. 2024. 7. 19.
[PyTorch] 텐서 펼치기: torch.flatten() 사용 가이드 소개  torch.flatten 함수는 PyTorch에서 입력 텐서를 1차원 텐서로 변환하는 함수입니다. 이 함수는 신경망의 마지막 단계에서 다차원 데이터를 평탄화(flatten)하여 완전 연결층(fully connected layer)으로 입력할 때 주로 사용됩니다. 기본 사용법상세 설명torch.flatten 함수의 기본 구문은 torch.flatten(input, start_dim=0, end_dim=-1)입니다. input: 평탄화할 입력 텐서.start_dim: 평탄화를 시작할 차원. 기본값은 0입니다.end_dim: 평탄화를 종료할 차원. 기본값은 -1이며, 마지막 차원을 의미합니다.torch.flatten 함수는 입력 텐서의 지정된 차원부터 마지막 차원까지를 하나의 1차원 텐서로 평탄화합니다.. 2024. 7. 19.
[PyTorch] 차원을 추가하여 텐서 쌓기: torch.stack() 함수 활용법 소개  torch.stack 함수는 PyTorch에서 여러 텐서를 새로운 차원으로 쌓아 하나의 텐서를 생성하는 함수입니다. 이 함수는 데이터 결합, 배치 생성, 새로운 차원의 추가 등 다양한 딥러닝 및 데이터 처리 작업에서 유용하게 사용됩니다. 기본 사용법상세 설명torch.stack 함수의 기본 구문은 torch.stack(tensors, dim=0, out=None)입니다. tensors: 쌓을 텐서들의 튜플이나 리스트.dim: 쌓을 차원을 지정합니다. 기본값은 0입니다.out: 결과 텐서를 저장할 텐서.torch.stack 함수는 주어진 텐서들을 새로운 차원으로 쌓아 하나의 텐서를 생성합니다. 쌓을 차원을 제외한 다른 차원들은 동일해야 합니다.예시 설명torch.stack((tensor1, tens.. 2024. 7. 19.
[PyTorch] 텐서 이어 붙이기: torch.cat() 함수 활용법 소개  torch.cat 함수는 PyTorch에서 여러 텐서를 주어진 차원으로 이어 붙이는 함수입니다. 이 함수는 데이터 결합, 배치 생성 등 다양한 딥러닝 및 데이터 처리 작업에서 유용하게 사용됩니다. 기본 사용법상세 설명torch.cat 함수의 기본 구문은 torch.cat(tensors, dim=0, out=None)입니다. tensors: 결합할 텐서들의 튜플이나 리스트.dim: 이어 붙일 차원을 지정합니다. 기본값은 0입니다.out: 결과 텐서를 저장할 텐서.torch.cat 함수는 주어진 텐서들을 지정된 차원(dim)으로 이어 붙여 새로운 텐서를 반환합니다. 이어 붙일 차원을 제외한 다른 차원들은 동일해야 합니다.예시 설명torch.cat((tensor1, tensor2), dim=0)은 두 .. 2024. 7. 19.
[PyTorch] 단위 행렬 만들기: torch.eye() 함수 활용법 소개  torch.eye 함수는 PyTorch에서 주어진 크기의 단위 행렬(identity matrix)을 생성하는 함수입니다. 단위 행렬은 주 대각선의 요소가 1이고 나머지 요소가 0인 정사각 행렬로, 주로 신경망의 가중치 초기화, 선형 대수 계산, 변환 행렬 등의 다양한 작업에 유용하게 사용됩니다. 기본 사용법상세 설명torch.cat 함수의 기본 구문은 torch.cat(tensors, dim=0, out=None)입니다. tensors: 결합할 텐서들의 튜플이나 리스트.dim: 이어 붙일 차원을 지정합니다. 기본값은 0입니다.out: 결과 텐서를 저장할 텐서.torch.cat 함수는 주어진 텐서들을 지정된 차원(dim)으로 이어 붙여 새로운 텐서를 반환합니다. 이어 붙일 차원을 제외한 다른 차원들.. 2024. 7. 19.
[PyTorch] 랜덤 정수 생성의 비밀: torch.randint() 함수 활용법 소개  torch.randint 함수는 PyTorch에서 주어진 범위 내의 임의의 정수들로 채워진 텐서를 생성하는 함수입니다. 이 함수는 신경망의 가중치 초기화, 데이터 증강, 무작위 샘플링 등의 다양한 머신러닝 작업에서 유용하게 사용됩니다. 기본 사용법상세 설명torch.randint 함수의 기본 구문은 torch.randint(low, high, size, *, generator=None, out=None, dtype=torch.int64, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False)입니다. low: 생성할 정수의 최소 값 (포함).high: 생성할 정수의 최대 값 (제외).size: 생성할 텐서의 크기를 나타내는 튜플.generator: 랜덤 .. 2024. 7. 17.
[PyTorch] 정규분포 랜덤의 마법: torch.randn() 함수 활용법 소개  torch.randn 함수는 PyTorch에서 주어진 크기의 텐서를 생성하고, 평균이 0이고 표준 편차가 1인 정규분포를 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.randn 함수의 기본 구문은 torch.randn(*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.fl.. 2024. 7. 17.
[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.
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