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Python156

[DL] Tensor: Indexing <Simple, Slicing, Fancy, Boolean Mask> numpy나 pytorch, tensorflow의 텐서들도파이썬의 list 또는 tubple 에서의 indexing과 slicing이 거의 그대로 사용됨.2023.07.12 - [Python] - [Python] list (sequence type) : summary [Python] list (sequence type) : summarylist는 ordered mutable collection으로, collection을 위한 python data type들 중 가장 많이 사용된다. C에서의 array와 같이 가장 기본적인 collection임. 단, heterogeneous item을 가질 수 있으며, 여러 methods를 가지는ds31x.tistory.com 단, multi-dimension에서 대가로.. 2024. 3. 18.
[matplotlib] patches: 도형 그리기. patches 는 모듈은 Artist 의 subclass인 Patch 클래스들을 제공하여, 다음의 다양한 2D 도형을 쉽게 그릴 수 있게 해줌. Arc (호), Circle (원), CirclePolygon (원의 근사 다각형), Ellipse (타원), Arrow (화살표), FancyArrow (모양 변경 기능이 좀 더 보강된 화살표), Rectangle (사각형), RegularPolygon (정규다각형), PathPatch 등등 다음 그림은 Artist와 Patch, 그리고 patches에서 실제 사용되는 다양한 도형을 추상화한 클래스간의 상속관계를 보여줌. 간단히 말하면, Patch는 face color와 edge color를 가지는 Artist 임. 예제: 원그리기. 간단하게 Circle을 이.. 2024. 3. 18.
[DL] Tensor: Transpose and Permute Transpose Transpose(전치)의 linear algebra에서의 정의는 다음과 같음. Given an m x n matrix A, the transpose of A is the n x m matrix, denoted by AT whose columns are formed from the corresponding rows of A. 간단하게 말하면 행과 열을 바꾸는 처리이다. Tensor의 경우 rank가 2 보다 클 수 있으며 해당 rank의 수만큼 축이 있다. 때문에 Tensor에서의 transpose는 여러 축들 중 2개를 서로의 위치를 바꾸는 것이라고 보면 된다. 주의할 것은 numpy와 pytorch의 경우, aixs(축)만 변경된 것이지, 여전히 같은 데이터 (the same und.. 2024. 3. 16.
[DL] Tensor 객체의 attributes: ndim, shape, dtype Python에서 Tensor 를 추상화하는 대표적인 class는 다음과 같음. numpy의 ndarray pytorch의 tensor tensorflow의 constant 이들의 대표적인 attributes는 다음과 같음. dtype: the datatype of element ndim: the number of dimension (차원의 수로, rank라고도 불림) shape: ndim의 객수로 구성된 sequencty type의 인스턴스로 각 축의 크기를 나타냄. 다음은 Tensorflow에서는 지원하지 않으나, torch와 numpy에선 지원하는 것들임. itemsize: element 하나가 차지하는 bytes 크기. size or size(): numpy는 그냥 attribute로, pytorc.. 2024. 3. 15.
[DL] Tensor: dtype 변경(casting) 및 shape 변경. Tensor를 추상화하고 있는 class로는numpy.array: numpy의 ndarraytorch.tensortensorflow.constant: (or tensorflow.Variable)이 있음. 이들은 Python의 sequence types과 달리 일반적으로 다음과 같은 특징을 지님.데이터들이 연속적으로 할당되는 특징의 c,c++의 array와 매우 유사함.element들이 homogeneous인 특징을 가짐 (같은 크기의 unboxed object로 구성=같은 type들)dtyep 변경dtype는 The data type of element 를 가르키며, tensor에서 element의 type을 가르킴.numpy나 tensorflow, torch등이 지원하는 dtype는 다음 URL을 참고.. 2024. 3. 15.
[DL] Tensor 간의 변환: NumPy, PyTorch, TensorFlow pytorch와 numpy의 경우, 텐서를 추상화하고 있는 tensor와 ndarray 를 제공하며, 이 둘은 zero-copy interoperability를 가진다고 말할 수 있을 정도로 상호호환이 가능하다. TensorFlow도 numpy와 상당히 연관되어 있으나, 타입 변환에 있어서 pytorch보다는 불편한 부분이 있다. from 파이썬 시퀀스 타입 (built-in) to 텐서 (numpy, tf, torch) Python의 Sequence Type인 list, tuple 등을 통해 다음의 Tensor 인스턴스를 만들 수 있음. np.array torch.tensor tf.constant (or tf.Variable) t = (1,2,3,4,5,6) a = np.array(t) a_tf = t.. 2024. 3. 15.
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