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[NumPy] 생성 및 초기화, 기본 조작 (1) 1. ndarray 생성하기 (=tensor생성하기)np.array ( seq [,dtype])list 나 tuple 등의 sequence 객체로부터 ndarray 생성.dtype : data type of element.float64 : default type in the numpy. *uint8 : unsigned int (8bit), the most commonly used for image processingint8 : signed int (8bit)float32 : float (32bit)예제는 다음과 같음.t = (1,2,3,4,5,6)a = np.array(t)print(type(t))print(type(a)) 결과는 https://ds31x.tistory.com/34 [Python] lis.. 2024. 9. 9.
[DL] Tensor: Random Tensor 만들기 (NumPy, PyTorch) Tensor: Random Tensor 만들기 (NumPy, PyTorch)Random value를 얻는데 이용되는 Probability Distribution에 따라 크게 2가지로 나눌 수 있음.Uniform DistributionNormal Distribution 0. Uniform DistributionRandom Variable이 가질 수 있는 값들이 모두 같은 확률을 가짐.int형 element를 가지는 tensor를 반환하는 것들과float형 element를 가지는 tensor를 반환하는 것으로 크게 나눌 수 있음.가장 대표적인 함수 이름으로는 randint와 rand 가 있음.0.1 randint가장 대표적인 int형 element를 가지는 random tensor를 생성하는데 사용됨.다음과.. 2024. 3. 29.
[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.
[ML] where: numpy 의 idx찾기 numpy에서 ndarray 인스턴스에서 특정 조건을 만족하는 elements의 위치(index, idx)를 찾는 기능을 numpy 모듈의 where 함수가 제공해줌. 기본적으로 numpy에서 index를 나타내는 방식은 각각의 축마다 해당 축에서의 index인 scalar 값들을 가지고 있는 개별의 1차원 ndarray 객체들을 item으로 가지는 tuple (sequence type이면됨)이 이용됨. 3차원의 ndarray에 대한 경우, 3개의 sequence type 인스턴스를 item으로 3개 가진 tuple이 where함수의 반환값이 됨 (당연히 item인 3개의 sequence 인스턴스는 같은 length를 가짐). 다음의 코드로 사용법을 확인할 것. import numpy as np r = .. 2024. 3. 19.
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