텐서 조작하기(3)
1. 뷰(view) - 원소의 수를 유지하면서 텐서의 크기 변경 파이토치 텐서의 뷰(view)는 Reshape라는 이름에서 알 수 있듯이, 텐서의 크기를 변경해 주는 역할을 한다. import numpy as np import torch ft라는 이름의 3차원 텐서를 만들었습니다. 크기(shape)를 확인해 보자. t=np.array([[[0,1,2], [3,4,5]], [[6,7,8], [9,10,11]]]) ft=torch.FloatTensor(t) #3차원 텐서를 만들었다. ft의 크기를 기억하자 print(ft.shape) # torch.Size([2, 2, 3]) 1) 3차원 텐서에서 2차원 텐서로 변경 view([-1, 3])이 가지는 의미는 -1은 첫 번째 차원은 사용자가 잘 모르겠으니 파이..
2024. 1. 10.
텐서 조작하기(2)
넘파이로 텐서 만들기(벡터와 행렬 만들기) 우선 numpy를 임포트 합니다. import numpy as np 1차원 벡터를 만들어주고 벡터의 차원과 크기도 출력해 줍니다. #numpy로 1차원 텐서인 벡터를 만들어준다. t = np.array([0.,1.,2.,3.,4.,5.]) print(t) print('Rank of t: ', t.ndim)#.ndim 몇차원인지 알려준다. 1차원 벡터 print('Shape of t: ', t.shape) #.shape 크기를 알려준다. 총 6개의 벡터 # [0. 1. 2. 3. 4. 5.] # Rank of t: 1 # Shape of t: (6,) - 텐서의 크기(shape)를 표현할 때는, 1차원은 벡터, 2차원은 행렬, 3차원은 3차원 텐서라고 부른다. 현..
2024. 1. 3.
