[PyTorch Study]Tensor 자료형 연산

PyTorch Study 두번째 시간입니다!!

 

오늘은 Pytorch Tensor 자료형 연산에 대해 알아보겠습니다.

 

tensor 자료형 연산은 numpy ndarray 연산과 유사한점이 굉장히 많습니다.

1. tensor 자료형 연산

# 덧셈 뺄셈, 제곱

import torch

t1 = torch.tensor([1,2,3])
t2 = torch.tensor([5,6,7])
t3 = t1+10
t4 = t1 - t2

print(t3, '\n')
print(t2**2)
print('\n', t4)

출력 결과

보시면 tensor 자료형으로 덧셈, 뺄셈, 제곱 연산이 가능합니다.

 

# Broad casting
t1 = torch.tensor([1,2,3])
t5 = torch.tensor([[10, 20, 30], [40, 50, 60]])

print('\n', t5)
print('\n', t5+t1)

#선형간격의 벡터 생성 및 exponential, log 연산
t6 = torch.linspace(0, 3, 10)

print('\n', t6)
print('\n', torch.exp(t6))
print('\n', torch.log(t6))

출력 결과

broadcasting 과 exp, log 연산 또한 잘 진행되는 걸 보실수 있습니다.

 

직접 따라하시면서 익혀두시면 나중에 응용하실 부분이 많이 있을 겁니다!!

 

마지막으로 max 함수 소개드리고 마무리 하겠습니다.

 

예제코드로 보겠습니다.

# torch.max 함수

t7 = torch.tensor([[2,4,6], [1,3,9]])

print('\n', t7)

print('\n', torch.max(t7))

print('\n', torch.max(t7, dim=1)) # 행방향으로 최대값 구해라 ,value, index

print('\n', torch.max(t7, dim=0)) # 열방향으로 최대값 구해라

print('\n', torch.max(t7, dim=1)[0]) # value 만 추출

print('\n', torch.max(t7, dim=1)[1]) # index 만 추출

출력 결과

torch에서는 max 함수는 각 원소 중 최대값을 출력 해줍니다.

 

또한 dim을 이용하여 축방향을 설정할 수 있습니다.

 

dim=0 일때는 열방향 dim=1 이라면, 행방향으로 말이죠!

 

하지만 dim을 설정하게 되면, value와 index가 함께 출력되는 특징이 있습니다.

 

dim=1 이라면, 빨간 화살표 방향으로 최대값을 찾습니다.

찾은 값과 위치를 출력해줍니다. 

torch.return_types.max(values=tensor([6, 9]), indices=tensor([2, 2])

 

때문에 max함수에서 dim을 설정해주므로 argmax함수의 기능을 사용할 수 있다고 생각하시면 됩니다.

 

출력의 index를 설정해서 원하는 tensor 객체의 value와 index를 각각 뽑아 낼 수 있기 때문입니다.

 

 

오늘은 여기서 마무리 하겠습니다.

 

글이 조금이나마 도움이 되었으면 좋겠습니다! 

읽어주셔서 감사합니다.