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TensorFlow7

[DL] Tensor에서 maximum, minimum 찾기 NumPy 의 ndarray에서 np.max 와 np.min 함수를 이용하여 최대, 최소인 값을 구함. 특정 축을 axis parameter로 지정하여 구할 수 있음 (결과는 해당 axis가 1이 됨.) np.argmax 와 na.argmin 함수를 이용하여 최대, 최소인 값의 index를 반환함. PyTorch 의 tensor 에서 torch.max와 torch.min 함수를 사용하여 최대값과 최소값을 구함. 특정 축을 dim parameter로 지정하여 구할 수 있음 (결과는 해당 축이 1이 됨.). 특정 축을 지정할 경우, torch.max와 torch.min은 indices를 같이 반환함. torch.argmax 와 torch.argmin 함수를 이용하여 최대, 최소값의 indices를 반환함. .. 2024. 3. 28.
[Tensor] NaN Safe Aggregation Functions NaN (Not a Number) 값을 포함하는 Tensor 인스턴스에서 Aggregation Function을 사용할 때, NaN을 무시 또는 특정값으로 처리하는 기능을 제공하는 함수. NumPy 기존의 aggregaton function의 이름에 nan을 앞에 붙인 이름을 가지며, 수행 중 NaN을 무시함. 다음의 함수들이 대표적인 예임. np.nansum, np.nanmean, np.nanmax, np.nanmin, np.nanargmin, np.nanargmax, np.nanmedian, np.nanstd, np.nanvar, np.nanprod, np.nanquantile, np.nanpercentile PyTorch 역시, 기존의 aggregaton function의 이름에 nan을 앞에 붙인.. 2024. 3. 20.
[Tensor] vectorized op. (or universal func) Numpy에서 제공하는 ufunc. (Universal Functions)은 homogeneous and contiguous tensor 에서 모든 elements에 같은 연산을 적용하여 기존의 반복 loop에 기반한 연산에 비해 압도적인 속도를 보이면서 간편한 연산자 하나로 처리하도록 지원해줌. ufunc는 일종의 vectorized operation (or vector operation) 임. 실제로 ufunc은 homogeneous and contiguous에 최적화된 바이너리 구현물에 대한 binding이라고 볼 수 있음. Python interface가 제공되어 쉽게 사용가능하지만, 내부적으로는 C, C++등의 컴파일 언어로 만들어진 바이너리 구현물이 동작한다고 보면 된다. https://ds3.. 2024. 3. 19.
[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.
[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: 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.
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