PyTorch에서 .view() 함수의 작동 방식

PyTorch에서 .view() 함수의 작동 방식

PyTorch에서 .view() 함수는 텐서의 크기와 형태를 변경하는 데 사용됩니다. 이 함수는 텐서의 데이터를 복사하지 않고 메모리 레이아웃만 변경합니다. 즉, .view() 함수는 텐서의 기본 데이터를 변경하지 않고 새로운 형태로 텐서를 "보기"만 제공합니다.

사용 예시:

import torch

# 2행 3열 텐서 생성
tensor = torch.randn(2, 3)

# 텐서의 크기를 (3, 2)로 변경
view_tensor = tensor.view(3, 2)

# 원본 텐서와 뷰 텐서의 데이터 동일 확인
print(tensor.data == view_tensor.data)  # True

# 뷰 텐서의 크기 변경
view_tensor.resize_(4, 1)  # resize_() 함수는 텐서의 데이터를 복사합니다.

# 원본 텐서의 크기 변하지 않음 확인
print(tensor.size())  # torch.Size([2, 3])

# 뷰 텐서의 크기 확인
print(view_tensor.size())  # torch.Size([4, 1])

작동 방식:

.view() 함수는 다음과 같은 방식으로 작동합니다.

1. 텐서의 총 요소 수를 계산합니다.
2. 새로운 형태에 맞는 요소 수를 계산합니다.
3. 두 요소 수가 일치하지 않으면 오류를 발생시킵니다.
4. 텐서의 메모리 레이아웃을 새로운 형태에 맞게 변경합니다.

활용:

.view() 함수는 다음과 같은 다양한 상황에서 활용될 수 있습니다.

• 텐서를 다른 함수에 맞는 형태로 변환
• 텐서의 크기를 변경
• 텐서를 2D 또는 3D 이미지로 변환
• 텐서를 RNN 모델에 입력으로 사용

참고 자료:

추가 정보:

• .view() 함수는 연산에 영향을 미치지 않습니다. 즉, .view() 함수를 사용하여 텐서의 형태를 변경해도 텐서의 값은 변하지 않습니다.
• .view() 함수는 텐서의 메모리 레이아웃만 변경하므로 성능 향상을 기대할 수 없습니다.
• .view() 함수는 텐서의 원본 데이터를 변경하지 않기 때문에 주의해야 합니다. 뷰 텐서를 수정하면 원본 텐서도 영향을 받습니다.

import torch

# 2행 3열 텐서 생성
tensor = torch.randn(2, 3)

# 텐서의 크기를 (3, 2)로 변경
view_tensor = tensor.view(3, 2)

# 원본 텐서와 뷰 텐서의 데이터 동일 확인
print(tensor.data == view_tensor.data)  # True

# 뷰 텐서의 크기 변경
view_tensor.resize_(4, 1)  # resize_() 함수는 텐서의 데이터를 복사합니다.

# 원본 텐서의 크기 변하지 않음 확인
print(tensor.size())  # torch.Size([2, 3])

# 뷰 텐서의 크기 확인
print(view_tensor.size())  # torch.Size([4, 1])

# 텐서를 1차원 벡터로 변환
vector_tensor = tensor.view(-1)  # -1은 자동으로 텐서의 총 요소 수로 설정됩니다.

# 텐서를 2D 이미지로 변환
image_tensor = tensor.view(1, 2, 3)

# 텐서를 RNN 모델에 입력으로 사용
rnn_input = tensor.view(seq_len, batch_size, input_size)

• 위 코드는 .view() 함수의 다양한 활용 사례를 보여줍니다.
• 1행부터 5행까지는 텐서의 크기를 변경하는 예시입니다.
• 6행은 텐서를 1차원 벡터로 변환하는 예시입니다.
• 8행은 텐서를 RNN 모델에 입력으로 사용하는 예시입니다.

참고:

• .view() 함수는 매우 유용한 함수이지만, 사용하기 전에 텐서의 크기와 형태를 잘 이해해야 합니다.

.view() 함수의 대체 방법

• 텐서의 총 요소 수가 변경되는 경우
• 텐서의 메모리 레이아웃이 변경될 수 없는 경우

이러한 경우에는 .view() 함수 대신 다음과 같은 방법을 사용할 수 있습니다.

torch.reshape() 함수:

torch.reshape() 함수는 .view() 함수와 유사하지만, 텐서의 총 요소 수가 변경될 수 있습니다.

import torch

tensor = torch.randn(2, 3)

# 텐서의 크기를 (4, 1)로 변경
reshape_tensor = torch.reshape(tensor, (4, 1))

# 원본 텐서와 리쉐이프 텐서의 데이터 동일 확인
print(tensor.data == reshape_tensor.data)  # True

torch.permute() 함수는 텐서의 차원 순서를 변경하는 데 사용됩니다.

import torch

tensor = torch.randn(2, 3, 4)

# 텐서의 차원 순서를 (4, 3, 2)로 변경
permute_tensor = torch.permute(tensor, (2, 1, 0))

# 원본 텐서와 순열 텐서의 데이터 동일 확인
print(tensor.data == permute_tensor.data)  # True

torch.flatten() 함수:

import torch

tensor = torch.randn(2, 3)

# 텐서를 1차원 벡터로 변환
flatten_tensor = torch.flatten(tensor)

# 원본 텐서와 플랫텐 텐서의 데이터 동일 확인
print(tensor.data == flatten_tensor.data)  # True

torch.unsqueeze() 함수:

torch.unsqueeze() 함수는 텐서에 새로운 차원을 추가하는 데 사용됩니다.

import torch

tensor = torch.randn(2, 3)

# 텐서에 새로운 차원 추가
unsqueeze_tensor = torch.unsqueeze(tensor, 1)

# 원본 텐서와 언스크위즈 텐서의 데이터 동일 확인
print(tensor.data == unsqueeze_tensor.data)  # True

import torch

tensor = torch.randn(1, 2, 3)

# 텐서에서 차원 제거
squeeze_tensor = torch.squeeze(tensor, 0)

# 원본 텐서와 스퀴즈 텐서의 데이터 동일 확인
print(tensor.data == squeeze_tensor.data)  # True

• .view() 함수는 대부분의 경우 가장 빠르고 효율적인 방법입니다.
• .reshape() 함수는 .view() 함수가 사용될 수 없는 경우에 사용할 수 있습니다.
• torch.permute(), torch.flatten(), torch.unsqueeze(), torch.squeeze() 함수는 특정 상황에서 유용합니다.

결론