PyTorch에서 변수와 텐서 간의 요소별 곱셈

PyTorch에서 변수와 텐서 간의 요소별 곱셈

요소별 곱셈

PyTorch에서 변수와 텐서 간의 요소별 곱셈은 다음 두 가지 방법으로 수행할 수 있습니다.

1 mul() 함수 사용

mul() 함수는 두 텐서 또는 텐서와 변수를 입력으로 받아 요소별 곱셈을 수행합니다. 예를 들어 다음 코드는 변수 x와 텐서 y의 요소별 곱셈을 수행합니다.

import torch

x = torch.tensor(2)
y = torch.tensor([3, 4, 5])

z = torch.mul(x, y)

print(z)
# tensor([6, 8, 10])

2 * 연산자 사용

* 연산자는 두 텐서 또는 텐서와 변수를 입력으로 받아 요소별 곱셈을 수행합니다. mul() 함수와 동일하게 사용할 수 있습니다.

z = x * y

print(z)
# tensor([6, 8, 10])

브로드캐스팅

두 텐서의 크기가 다르더라도 브로드캐스팅 기능을 통해 요소별 곱셈을 수행할 수 있습니다. 브로드캐스팅은 두 텐서의 크기를 자동으로 맞춰 연산을 수행하는 기능입니다. 예를 들어 다음 코드는 크기가 다른 변수 x와 텐서 y의 요소별 곱셈을 수행합니다.

x = torch.tensor(2)
y = torch.tensor([[3, 4, 5],
                   [6, 7, 8]])

z = x * y

print(z)
# tensor([[6, 8, 10],
#        [12, 14, 16]])

이 코드에서 변수 x는 크기가 (1,)이고 텐서 y는 크기가 (2, 3)입니다. 브로드캐스팅 기능은 x를 (2, 3) 크기로 자동 확장하여 y와 요소별 곱셈을 수행합니다.

주의 사항

• 두 텐서의 크기가 다르더라도 브로드캐스팅 기능을 통해 요소별 곱셈을 수행할 수 있지만, 연산 결과의 크기가 예상과 다를 수 있으므로 주의해야 합니다.
• mul() 함수와 * 연산자는 모두 요소별 곱셈을 수행하지만, mul() 함수는 브로드캐스팅을 지원하지 않는 경우 에러를 발생시키는 반면, * 연산자는 브로드캐스팅 기능을 통해 연산을 수행합니다.

참고 자료

예제 코드

import torch

# 1. `mul()` 함수 사용

x = torch.tensor(2)
y = torch.tensor([3, 4, 5])

z = torch.mul(x, y)

print(z)
# tensor([6, 8, 10])

# 2. `*` 연산자 사용

z = x * y

print(z)
# tensor([6, 8, 10])

# 3. 브로드캐스팅

x = torch.tensor(2)
y = torch.tensor([[3, 4, 5],
                   [6, 7, 8]])

z = x * y

print(z)
# tensor([[6, 8, 10],
#        [12, 14, 16]])

# 4. 텐서와 스칼라 곱셈

x = torch.tensor([[1, 2, 3],
                   [4, 5, 6]])

y = 3

z = x * y

print(z)
# tensor([[3, 6, 9],
#        [12, 15, 18]])

# 5. inplace 연산

x = torch.tensor([[1, 2, 3],
                   [4, 5, 6]])

x *= y

print(x)
# tensor([[3, 6, 9],
#        [12, 15, 18]])

이 코드는 다음과 같은 내용을 보여줍니다.

• mul() 함수와 * 연산자를 사용하여 변수와 텐서 간의 요소별 곱셈을 수행할 수 있습니다.
• 브로드캐스팅 기능을 통해 크기가 다른 텐서 간의 요소별 곱셈을 수행할 수 있습니다.
• 텐서와 스칼라도 요소별 곱셈을 수행할 수 있습니다.
• *= 연산자를 사용하여 inplace 연산을 수행할 수 있습니다.

PyTorch에서 변수와 텐서 간의 요소별 곱셈을 수행하는 대체 방법

torch.einsum() 함수 사용

import torch

x = torch.tensor(2)
y = torch.tensor([3, 4, 5])

z = torch.einsum("n,n->n", x, y)

print(z)
# tensor([6, 8, 10])

위 코드에서 n은 텐서의 차원을 나타냅니다.

for 루프 사용

for 루프를 사용하여 직접 요소별 곱셈을 수행할 수 있습니다.

import torch

x = torch.tensor(2)
y = torch.tensor([3, 4, 5])

z = torch.zeros_like(y)

for i in range(len(y)):
  z[i] = x * y[i]

print(z)
# tensor([6, 8, 10])

NumPy 사용

PyTorch 텐서를 NumPy 배열로 변환하여 NumPy의 * 연산자를 사용할 수 있습니다.

import torch
import numpy as np

x = torch.tensor(2)
y = torch.tensor([3, 4, 5])

z = np.array(x) * np.array(y)

print(z)
# [6 8 10]

사용자 정의 함수 사용

사용자 정의 함수를 만들어 요소별 곱셈을 수행할 수 있습니다.

import torch

def element_wise_mul(x, y):
  z = torch.zeros_like(y)
  for i in range(len(y)):
    z[i] = x * y[i]
  return z

x = torch.tensor(2)
y = torch.tensor([3, 4, 5])

z = element_wise_mul(x, y)

print(z)
# tensor([6, 8, 10])

방법 비교

결론