반응형 reshape2 [Pytorch] Tensor 기본 사용법 Tensor란 Numpy의 ndarray와 같은 다차원 배열을 담는 자료구조이다. 1. Tensor 사용법 ■ Tensor 생성 Tensor는 아래의 그림과 같이 list와 ndarray를 이용하여 생성할 수 있다. ※ torch.Tensor()와 torch.tensor() 차이 · torch.Tensor는 tensor자료구조의 클래스이다. 즉, 이 클래스를 이용하여 인스턴스를 생성할 수 있다. T = torch.Tensor()라 하면 T는 Tensor클래스의 인스턴스가 된다. T의 경우 data를 입력하지 않았으니 빈 tensor가 생성된다. · torch.tensor는 어떤 data를 tensor로 copy해주는 함수이다. torch.tensor에 data를 넣었을 때, 그 data가 tensor가 .. 2021. 8. 21. 37~38 단계) tensor , 형상 변환 함수 ( reshape, transpose ) 텐서 지금까지는 '스칼라' 변수를 주로 사용했는데, 머신러닝 데이터는 벡터나 행렬 등의 '텐서'가 주로 사용된다. 따라서 이번 단계에서는 텐서를 사용시 주의할 점을 보면서 DeZero를 확장할 것이다. 1. 원소별 계산 add, mul, div, sin 등 함수를 구현하면서 입출력 값을 모두 스칼라로 가정하였다. 아래의 예시에서 x는 0차원의 인스턴스인 스칼라이다. import numpy as np import dezero.functions as F from dezero import Variable x = Variable(np.array(1.0)) y = F.sin(x) print(y) #variable(0.84147098) 만약 x가 행렬이라면 sin함수가 원소별로 적용될 것이다. x = Variabl.. 2021. 7. 17. 이전 1 다음 728x90 반응형
