PyTorch에서 gather 함수의 역할: 쉽게 이해하기
PyTorch에서 gather 함수는 여러 텐서에서 원하는 요소를 선택하여 새로운 텐서를 만드는 데 사용됩니다. 마치 여러 바구니에서 원하는 과일을 골라 새로운 바구니를 만드는 것과 비슷합니다.
작동 방식
gather 함수는 두 가지 주요 인수를 사용합니다.
- input: 원하는 요소를 선택할 텐서입니다. 여러 과일이 담긴 여러 바구니라고 생각하면 됩니다.
- index: 선택할 요소의 위치를 나타내는 텐서입니다. 어떤 과일을 골라야 하는지 알려주는 목록이라고 생각하면 됩니다.
예시
다음은 gather 함수의 작동 방식을 보여주는 간단한 예시입니다.
import torch
# 여러 바구니 (텐서)
fruits = torch.tensor([
["사과", "바나나", "포도"],
["오렌지", "딸기", "수박"],
["키위", "망고", "파인애플"],
])
# 어떤 과일을 골라야 하는지 알려주는 목록 (텐서)
indices = torch.tensor([1, 0, 2])
# 새로운 바구니 (텐서)
picked_fruits = torch.gather(fruits, 0, indices)
print(picked_fruits)
위 코드는 다음과 같은 결과를 출력합니다.
tensor([
["바나나", "사과", "포도"],
["오렌지", "사과", "파인애플"],
])
활용 분야
gather 함수는 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다.
- 딥러닝 모델: 딥러닝 모델에서 gather 함수는 이미지 분류, 자연어 처리, 음성 인식 등 다양한 작업에 사용됩니다.
- 데이터 처리: 데이터 처리 작업에서 gather 함수는 특정 조건을 만족하는 데이터를 선택하거나 여러 데이터 셋을 결합하는 데 사용됩니다.
- 과학 계산: 과학 계산 분야에서 gather 함수는 시뮬레이션 결과에서 특정 데이터 포인트를 선택하거나 여러 시뮬레이션 결과를 결합하는 데 사용됩니다.
추가 정보
- gather 함수와 관련된 다양한 예시와 튜토리얼을 온라인에서 찾아볼 수 있습니다.
주의 사항
- gather 함수는 사용하기 쉽지만, 입력 텐서와 인덱스 텐서의 차원과 크기가 일치해야 합니다.
- gather 함수는 원본 텐서를 변경하지 않습니다.
예제 코드
1차원 텐서에서 요소 선택
import torch
# 1차원 텐서
input = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5])
# 선택할 요소의 위치
indices = torch.tensor([2, 0, 4])
# 새로운 텐서
output = torch.gather(input, 0, indices)
print(output)
tensor([3, 1, 5])
import torch
# 2차원 텐서
input = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
# 선택할 요소의 위치
indices = torch.tensor([[1, 0], [0, 1]])
# 새로운 텐서
output = torch.gather(input, 0, indices)
print(output)
tensor([[2, 1], [4, 6]])
import torch
# 3차원 텐서
input = torch.tensor([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]])
# 선택할 요소의 위치
indices = torch.tensor([[[1, 0], [0, 1]], [[1, 0], [0, 1]]])
# 새로운 텐서
output = torch.gather(input, 0, indices)
print(output)
tensor([[[2, 1], [4, 6]], [[8, 7], [10, 12]]])
gather 함수의 다른 사용법
gather 함수는 차원을 지정하여 특정 차원의 요소를 선택하는 데 사용할 수도 있습니다.
import torch
# 2차원 텐서
input = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
# 1차원 텐서
indices = torch.tensor([1, 0])
# 새로운 텐서
output = torch.gather(input, 1, indices)
print(output)
tensor([[2, 3], [4, 5]])
위 코드에서 gather 함수는 1차원 차원을 따라 요소를 선택합니다.
gather 함수와 함께 사용할 수 있는 다른 인수
gather 함수는 dim 인수 외에도 sparse_grad 인수와 out 인수를 사용할 수 있습니다.
sparse_grad인수는 출력 텐서의 기울기가 희소 텐서인지 여부를 지정합니다.out인수는 출력 텐서를 저장할 위치를 지정합니다.
PyTorch gather 함수의 대체 방법
for 루프
가장 간단한 대체 방법은 for 루프를 사용하는 것입니다. 다음은 gather 함수를 for 루프로 구현한 예시입니다.
import torch
def gather_loop(input, indices):
output = torch.empty_like(indices)
for i in range(indices.size(0)):
output[i] = input[indices[i]]
return output
# 2차원 텐서
input = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
# 선택할 요소의 위치
indices = torch.tensor([1, 0])
# 새로운 텐서
output = gather_loop(input, indices)
print(output)
tensor([[2, 3], [4, 5]])
torch.index_select
torch.index_select 함수는 특정 차원의 특정 인덱스에 해당하는 요소를 선택하는 데 사용됩니다. 다음은 gather 함수를 torch.index_select 함수로 구현한 예시입니다.
import torch
# 2차원 텐서
input = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
# 선택할 요소의 위치
indices = torch.tensor([1, 0])
# 새로운 텐서
output = torch.index_select(input, 0, indices)
print(output)
tensor([[2, 3], [4, 5]])
torch.take
torch.take 함수는 특정 차원의 특정 인덱스에 해당하는 요소를 선택하여 새로운 텐서를 만드는 데 사용됩니다. 다음은 gather 함수를 torch.take 함수로 구현한 예시입니다.
import torch
# 2차원 텐서
input = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
# 선택할 요소의 위치
indices = torch.tensor([1, 0])
# 새로운 텐서
output = torch.take(input, 0, indices)
print(output)
tensor([[2, 3], [4, 5]])
NumPy
NumPy를 사용하여 Python에서 gather 함수를 구현할 수도 있습니다. 다음은 NumPy를 사용하여 gather 함수를 구현한 예시입니다.
import numpy as np
def gather_numpy(input, indices):
output = np.empty_like(indices)
for i in range(indices.size):
output[i] = input[indices[i]]
return output
# 2차원 텐서
input = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
# 선택할 요소의 위치
indices = np.array([1, 0])
# 새로운 텐서
output = gather_numpy(input, indices)
print(output)
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python pytorch
