파이토치 텐서 차원 재구성 (reshape)
파이토치 텐서 차원 재구성 (reshape)
reshape
함수 사용법
reshape
함수는 다음과 같이 사용됩니다.
torch.reshape(tensor, new_shape)
tensor
: 차원을 변경할 텐서new_shape
: 텐서의 새로운 크기와 모양을 나타내는 튜플
예를 들어, 다음 코드는 3행 4열 텐서를 2행 6열 텐서로 변환합니다.
tensor = torch.arange(12).reshape(3, 4)
print(tensor)
# tensor([[ 0, 1, 2, 3],
# [ 4, 5, 6, 7],
# [ 8, 9, 10, 11]])
new_tensor = tensor.reshape(2, 6)
print(new_tensor)
# tensor([[ 0, 1, 2, 3, 4, 5],
# [ 6, 7, 8, 9, 10, 11]])
new_shape
튜플은 텐서의 총 원소 개수를 유지해야 합니다. 만약 총 원소 개수가 맞지 않으면 오류가 발생합니다.
view
함수와 비교
reshape
함수와 유사한 함수로 view
함수가 있습니다. view
함수는 reshape
함수와 동일하게 작동하지만, 텐서의 메모리 레이아웃을 변경하지 않는다는 점에서 차이가 있습니다.
tensor = torch.arange(12).reshape(3, 4)
print(tensor.is_contiguous())
# True
new_tensor = tensor.reshape(2, 6)
print(new_tensor.is_contiguous())
# False
new_tensor = tensor.view(2, 6)
print(new_tensor.is_contiguous())
# True
reshape
함수는 텐서의 메모리 레이아웃을 변경하기 때문에 성능 저하를 초래할 수 있습니다. 반면, view
함수는 메모리 레이아웃을 변경하지 않기 때문에 성능 저하 없이 텐서의 크기와 모양을 변경할 수 있습니다.
reshape
함수 활용
reshape
함수는 다양한 상황에서 활용될 수 있습니다.
- 이미지 데이터를 CNN 모델에 입력하기 위해 2차원 텐서로 변환
- 1차원 텐서를 행렬로 변환
- 텐서의 크기와 모양을 변경하여 계산 효율성을 높이기
다양한 예시와 코드를 통해 reshape
함수의 활용법을 익히는 것이 중요합니다.
추가 정보
예제 코드
이미지 데이터 변환
import torch
# 이미지 데이터 로드
image = torch.imread("image.jpg")
# 이미지 데이터를 2차원 텐서로 변환
image_tensor = image.view(-1)
# CNN 모델에 입력
model = torch.nn.Conv2d(1, 32, 3, 1, 1)
output = model(image_tensor.unsqueeze(0))
1차원 텐서를 행렬로 변환
# 1차원 텐서 생성
tensor = torch.arange(12)
# 1차원 텐서를 3행 4열 행렬로 변환
matrix = tensor.reshape(3, 4)
# 행렬 계산
print(matrix @ matrix.T)
# tensor([[ 54, 60, 66, 72],
# [ 60, 70, 80, 90],
# [ 66, 80, 94, 108]])
텐서 크기 변경
# 3행 4열 텐서 생성
tensor = torch.arange(12).reshape(3, 4)
# 텐서 크기를 2행 6열로 변경
new_tensor = tensor.reshape(2, 6)
# 텐서 값 확인
print(new_tensor)
# tensor([[ 0, 1, 2, 3, 4, 5],
# [ 6, 7, 8, 9, 10, 11]])
view 함수 사용
# 3행 4열 텐서 생성
tensor = torch.arange(12).reshape(3, 4)
# 텐서 크기를 2행 6열로 변경
new_tensor = tensor.view(2, 6)
# 메모리 레이아웃 확인
print(tensor.is_contiguous(), new_tensor.is_contiguous())
# (True, False)
파이토치 텐서 차원 재구성 대체 방법
view 함수
view
함수는 reshape
함수와 유사하지만, 텐서의 메모리 레이아웃을 변경하지 않는다는 점에서 차이가 있습니다. 텐서 크기와 모양만 변경하고 싶을 때 유용합니다.
tensor = torch.arange(12).reshape(3, 4)
# 텐서 크기 변경
new_tensor = tensor.view(2, 6)
# 메모리 레이아웃 확인
print(tensor.is_contiguous(), new_tensor.is_contiguous())
# (True, True)
슬라이싱
간단한 차원 재구성 작업에는 슬라이싱을 사용할 수 있습니다.
tensor = torch.arange(12).reshape(3, 4)
# 첫 번째 행 선택
first_row = tensor[0]
# 마지막 두 열 선택
last_two_columns = tensor[:, 2:]
torch.index_select
특정 인덱스에 따라 텐서 차원을 재구성할 때 torch.index_select
함수를 사용할 수 있습니다.
tensor = torch.arange(12).reshape(3, 4)
# 첫 번째 행과 마지막 열 선택
indices = torch.tensor([0, 3])
selected_elements = torch.index_select(tensor, 0, indices)
torch.cat
여러 텐서를 연결하여 새로운 텐서를 만들 때 torch.cat
함수를 사용할 수 있습니다.
tensor1 = torch.arange(4).reshape(2, 2)
tensor2 = torch.arange(4, 8).reshape(2, 2)
# 텐서 연결
new_tensor = torch.cat((tensor1, tensor2), dim=1)
# 결과 확인
print(new_tensor)
# tensor([[ 0, 1, 4, 5],
# [ 2, 3, 6, 7]])
torch.stack
여러 텐서를 차원 방향으로 연결할 때 torch.stack
함수를 사용할 수 있습니다.
tensor1 = torch.arange(4).reshape(2, 2)
tensor2 = torch.arange(4, 8).reshape(2, 2)
# 텐서 차원 방향 연결
new_tensor = torch.stack((tensor1, tensor2), dim=0)
# 결과 확인
print(new_tensor)
# tensor([[[ 0, 1],
# [ 2, 3]],
# [[ 4, 5],
# [ 6, 7]]])
본 내용은 파이토치 텐서 차원 재구성에 대한 다양한 대체 방법을 소개합니다. 상황에 맞는 적절한 방법을 선택하여 사용하시기 바랍니다.
추가 정보
python pytorch reshape