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pytorch20

[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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