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[Tensor] vectorized op. (or universal func) Numpy에서 제공하는 ufunc. (Universal Functions)은 homogeneous and contiguous tensor 에서 모든 elements에 같은 연산을 적용하여기존의 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 최적화된바이너리 구현물에 대한 binding이라고 볼 수 있음. Python interface가 제공되어 쉽게 사용가능하지만, 내부적으로는 C, C++등의 컴파일 언어로 만들어진 바이너리 구현물이 동작한다고 보면 된다.2024.03.04 - [P.. 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 squ.. 2024. 3. 18.
[DL] Tensor: Transpose and Permute TransposeTranspose(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 경우rank가 2 보다 클 수 있으며 해당 rank의 수만큼 축이 있다.때문에Tensor에서의 transpose는 여러 축들 중 2개를 서로의 위치를 바꾸는 것이라고 보면 된다. 주의할 것은numpy와 pytorch의 경우, aixs(축)만 변경된 것이지, 여전히 같은 데이터 (the same underlying .. 2024. 3. 16.
[DL] Tensor 객체의 attributes: ndim, shape, dtype Tensor를 추상화하는 Class들Python에서Tensor 를 추상화하는 대표적인 class는 다음과 같음.NumPy의 ndarray: numpy.arrayPyTorch의 torch.Tensor : torch.tensor()로 생성.Tensorflow의 tf.Tensor : tf.constant(), tf.convert_to_tensor(), tf.Variable 등으로 생성.https://dsaint31.tistory.com/891 [ML] Tensor: Scalar, Vector, Matrix.Tensor 종류1. Scalar (0차원 tensor)하나의 숫자로 표현되는 가장 기본적인 형태.크기(magnitude)만을 가지며 방향은 없음.예시: 온도(25°C), 나이(20), 가격(1000원)# .. 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 통해다음의 Tensor 인스턴스를 만들 수 있음.np.arraytorch.tensortf.constant (or tf.Variable)t = (1,2,3,4,5,6)a = np.array(t)a_tf = tf.const.. 2024. 3. 15.
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