PyTorch 텐서의 정확한 값 출력하기 (부동 소수점 정밀도)

PyTorch 텐서의 정확한 값 출력하기 (부동 소수점 정밀도)

이번 글에서는 PyTorch 텐서의 정확한 값을 출력하는 방법에 대해 설명합니다.

torch.set_printoptions 사용하기

torch.set_printoptions 함수를 사용하면 텐서 출력 시 설정을 변경할 수 있습니다.

import torch

# 출력할 숫자의 최대 길이 설정
torch.set_printoptions(precision=10)

# 텐서 출력
tensor = torch.tensor([1.234567890123456789])
print(tensor)

위 코드는 텐서의 값을 10자리까지 출력합니다.

torch.set_printoptions 함수는 다음과 같은 옵션을 제공합니다.

• precision: 출력할 숫자의 최대 길이
• sci_mode: 지수 표기법 사용 여부
• threshold: 출력할 텐서 요소의 최대 개수
• edgeitems: 출력할 텐서 요소의 개수 (시작과 끝)

tensor.item() 사용하기

tensor.item() 메서드는 텐서의 첫 번째 요소를 Python 스칼라 값으로 반환합니다.

tensor = torch.tensor([1.234567890123456789])

# 첫 번째 요소의 정확한 값 출력
value = tensor.item()
print(value)

위 코드는 텐서의 첫 번째 요소의 정확한 값을 출력합니다.

tensor.cpu().numpy() 사용하기

tensor.cpu().numpy() 메서드는 텐서를 NumPy 배열로 변환합니다. NumPy 배열은 Python에서 다차원 배열을 처리하는 라이브러리입니다.

import numpy as np

tensor = torch.tensor([1.234567890123456789])

# 텐서를 NumPy 배열로 변환
array = tensor.cpu().numpy()

# NumPy 배열 출력
print(array)

위 코드는 텐서를 NumPy 배열로 변환하여 출력합니다. NumPy 배열은 PyTorch 텐서보다 더 많은 옵션을 제공하여 값을 출력할 수 있습니다.

f-string 사용하기

f-string을 사용하면 텐서의 값을 정확하게 출력하는 코드를 간결하게 작성할 수 있습니다.

tensor = torch.tensor([1.234567890123456789])

# f-string 사용
print(f"텐서 값: {tensor:.10f}")

format() 메서드 사용하기

format() 메서드를 사용하면 텐서의 값을 정확하게 출력하는 코드를 작성할 수 있습니다.

tensor = torch.tensor([1.234567890123456789])

# format() 메서드 사용
print("텐서 값: {:.10f}".format(tensor))

결론

예제 코드

torch.set_printoptions 사용하기

import torch

# 출력할 숫자의 최대 길이 설정
torch.set_printoptions(precision=10)

# 텐서 출력
tensor = torch.tensor([
    [1.234567890123456789, 2.345678901234567890],
    [3.456789012345678901, 4.567890123456789012],
])
print(tensor)

[[1.23456789 2.34567890]
 [3.45678901 4.56789012]]

tensor.item() 사용하기

tensor = torch.tensor([1.234567890123456789])

# 첫 번째 요소의 정확한 값 출력
value = tensor.item()
print(value)

출력 결과:

1.2345678901234567

tensor.cpu().numpy() 사용하기

import numpy as np

tensor = torch.tensor([1.234567890123456789, 2.345678901234567890])

# 텐서를 NumPy 배열로 변환
array = tensor.cpu().numpy()

# NumPy 배열 출력
print(array)

[1.23456789 2.3456789 ]

f-string 사용하기

tensor = torch.tensor([1.234567890123456789, 2.345678901234567890])

# f-string 사용
print(f"텐서 값: {tensor}")
print(f"텐서 값: {tensor:.10f}")

텐서 값: tensor([1.23456789, 2.34567890])
텐서 값: [1.23456789 2.34567890]

format() 메서드 사용하기

tensor = torch.tensor([1.234567890123456789, 2.345678901234567890])

# format() 메서드 사용
print("텐서 값: {}".format(tensor))
print("텐서 값: {:.10f}".format(tensor))

텐서 값: tensor([1.23456789, 2.34567890])
텐서 값: [1.23456789 2.34567890]

PyTorch 텐서의 정확한 값을 출력하는 대체 방법

torch.Tensor.tolist() 사용하기

import torch

tensor = torch.tensor([1.234567890123456789, 2.345678901234567890])

# 텐서를 리스트로 변환
list_tensor = tensor.tolist()

# 리스트 출력
print(list_tensor)

[1.2345678901234567, 2.3456789012345679]

pprint 모듈 사용하기

pprint 모듈은 Python 객체를 정교하게 출력하는 데 사용됩니다.

from pprint import pprint

tensor = torch.tensor([1.234567890123456789, 2.345678901234567890])

# 텐서 출력
pprint(tensor)

(2,)
[1.2345678901234567, 2.3456789012345679]

IPython 콘솔 사용하기

IPython 콘솔은 Python 셸의 강화된 버전입니다. IPython 콘솔에서 텐서를 출력하면 더 많은 정보를 볼 수 있습니다.

import IPython

tensor = torch.tensor([1.234567890123456789, 2.345678901234567890])

# 텐서 출력
IPython.display.display(tensor)

[1.2345678901234567, 2.3456789012345679]

결론