[파이토치] permute 함수란?
torch.permute 함수는 텐서의 차원을 재배열하는 함수입니다. 아래와 같은형식으로 사용합니다. torch.permute(텐서,재배열차원) 예를 들어봅시다. 아래와 같은 텐서를 하나 정의하였습니다. x = torch.tensor([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) >>> x tensor([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) permute 함수를 적용하여 0차원을 1차원으로, 1차원을 0차원으로 재배열합니다. >>> torch.permute(x,(1,0)) tensor([[1, 3, 5], [2, 4, 6]])
2023. 11. 29.
[파이토치] torch.index_select 함수란?
torch.index_select 함수는 텐서에서 원하는 인덱스 원소를 선택하는 함수입니다. 아래와 같은 형식으로 입력합니다. torch.index_select(텐서, 차원, 인덱스텐서) 예를 들어봅시다. # 입력 텐서 생성 input_tensor = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) # 첫 번째 차원(행)에서 인덱스가 0과 2인 행 선택 selected = torch.index_select(input_tensor, dim=0, index=torch.tensor([0, 2])) >>> selected tensor([[1, 2, 3], [7, 8, 9]])
2023. 11. 29.
[파이토치] 원-핫 인코딩 하는 법 (one-hot encoding)
원-핫 이란? 0과 1로만 이루어진 어떤 집합이 있을 때 하나의 원소만 1이고 나머지는 0인 경우를 원-핫 이라고 합니다. 원-핫 인코딩이란? 어떤 데이터를 원-핫 데이터로 만드는 것을 원-핫 인코딩이라고 부릅니다. 0,1,2,3,4 라는 다섯개의 레이블로 분류된 어떤 데이터가 있다고 합시다. 이때 레이블을 원-핫으로 바꾸는 것을 원-핫 인코딩이라고 합니다. 0,1,2,3,4 를 아래와 같이 바꾸는 것입니다. 0 -> [1,0,0,0,0] 1 -> [0,1,0,0,0] 2 -> [0,0,1,0,0] 3 -> [0,0,0,1,0] 4 -> [0,0,0,0,1] 파이토치에서 원-핫 인코딩 하는 법 아래 코드와 주석으로 설명하겠습니다. #파이토치를 불러옵니다 import torch #어떤 데이터의 레이블이 아..
2023. 10. 29.
[파이토치] 텐서 만드는 방법
코드는 아래와 같습니다. 각 코드에 대한 설명은 주석에 자세히 달아놓았습니다. #파이토치를 불러옵니다 import torch #텐서를 직접 정의해봅시다. torch.tensor( ) 클래스에 리스트 형태로 배열을 입력하면 됩니다. #텐서를 벡터 형태로 정의해봅시다. t1=torch.tensor([1,2,3]) #선언된 결과는 아래와 같습니다. >>> t1 tensor([1, 2, 3]) #텐서를 행렬 형태로 선언해봅시다. t2=torch.tensor([[1,2,3],[1,2,3]]) #선언된 결과는 아래와 같습니다. >>> t2 tensor([[1, 2, 3], [1, 2, 3]])
2023. 10. 29.
