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[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 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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