PyTorch에서 torch.stack 사용 방법
2024-07-27
PyTorch에서 torch.stack 사용 방법
사용 방법:
torch.stack(tensors, dim=0)
tensors: 결합할 텐서들의 리스트dim: 새로운 차원을 추가할 위치 (기본값: 0)
예시:
import torch
# 3개의 텐서 생성
t1 = torch.tensor([1, 2, 3])
t2 = torch.tensor([4, 5, 6])
t3 = torch.tensor([7, 8, 9])
# 텐서들을 0번째 차원으로 결합
stacked_tensor = torch.stack([t1, t2, t3])
print(stacked_tensor)
# 결과:
# tensor([[[1, 2, 3],
# [4, 5, 6],
# [7, 8, 9]]])
활용:
- 배치 처리: 여러 데이터 샘플을 하나의 텐서로 결합하여 배치 처리를 수행할 수 있습니다.
- 시퀀스 모델링: 시퀀스 데이터를 시간 순서대로 결합하여 시퀀스 모델링에 사용할 수 있습니다.
- 채널 합성: 이미지 처리에서 여러 채널의 이미지를 하나의 텐서로 결합하여 채널 합성을 수행할 수 있습니다.
torch.cat과의 차이점:
torch.cat은 텐서를 차원별로 연결합니다.torch.stack은 텐서를 새로운 차원으로 결합합니다.torch.cat은 사용할 차원을 명시해야 합니다.torch.stack은 기본적으로 0번째 차원에 새로운 차원을 추가합니다.
예제 코드
배치 처리
import torch
# 3개의 데이터 샘플 생성
x1 = torch.tensor([1, 2, 3])
y1 = torch.tensor([4, 5, 6])
z1 = torch.tensor([7, 8, 9])
x2 = torch.tensor([10, 11, 12])
y2 = torch.tensor([13, 14, 15])
z2 = torch.tensor([16, 17, 18])
# 데이터 샘플들을 0번째 차원으로 결합
batch_x = torch.stack([x1, x2])
batch_y = torch.stack([y1, y2])
batch_z = torch.stack([z1, z2])
# 배치 처리 수행
# ...
시퀀스 모델링
import torch
# 시퀀스 데이터 생성
seq_data = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
# 시퀀스 데이터를 0번째 차원으로 결합
seq_tensor = torch.stack(seq_data)
# 시퀀스 모델링 수행
# ...
채널 합성
import torch
# 3개의 채널 이미지 생성
img_r = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
img_g = torch.tensor([[10, 11, 12], [13, 14, 15], [16, 17, 18]])
img_b = torch.tensor([[19, 20, 21], [22, 23, 24], [25, 26, 27]])
# 채널 이미지들을 0번째 차원으로 결합
img_tensor = torch.stack([img_r, img_g, img_b])
# 채널 합성 수행
# ...
- 위 코드는 예시이며, 실제 사용 상황에 맞게 수정해야 합니다.
torch.stack함수의 다양한 옵션을 활용하여 원하는 결과를 얻을 수 있습니다.
torch.stack 대체 방법
torch.cat:
torch.stack과 달리 새로운 차원을 추가하지 않습니다.- 차원을 축소하거나 특정 차원에 따라 텐서를 연결할 때 유용합니다.
import torch
# 3개의 텐서 생성
t1 = torch.tensor([1, 2, 3])
t2 = torch.tensor([4, 5, 6])
t3 = torch.tensor([7, 8, 9])
# 텐서들을 0번째 차원으로 연결
cat_tensor = torch.cat([t1, t2, t3])
print(cat_tensor)
# 결과:
# tensor([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
for 루프:
- 간단한 경우 for 루프를 사용하여 텐서들을 직접 연결할 수 있습니다.
- 코드가 직관적이지만, 텐서의 크기가 크거나 복잡한 경우에는 비효율적일 수 있습니다.
import torch
# 3개의 텐서 생성
t1 = torch.tensor([1, 2, 3])
t2 = torch.tensor([4, 5, 6])
t3 = torch.tensor([7, 8, 9])
# 텐서들을 0번째 차원으로 연결
stacked_tensor = torch.empty((3, 3))
for i in range(3):
stacked_tensor[i] = torch.cat([t1[i], t2[i], t3[i]])
print(stacked_tensor)
# 결과:
# tensor([[1, 2, 3],
# [4, 5, 6],
# [7, 8, 9]])
NumPy:
torch.stack과 유사한 기능을 제공하는 NumPy 라이브러리를 사용할 수 있습니다.- NumPy는 Python에서 과학 계산을 위한 강력한 라이브러리입니다.
import numpy as np
# 3개의 NumPy 배열 생성
t1 = np.array([1, 2, 3])
t2 = np.array([4, 5, 6])
t3 = np.array([7, 8, 9])
# 배열들을 0번째 차원으로 연결
stacked_array = np.stack([t1, t2, t3])
print(stacked_array)
# 결과:
# [[1 2 3]
# [4 5 6]
# [7 8 9]]
주의:
- NumPy 배열을 PyTorch 텐서로 변환해야
torch라이브러리에서 사용할 수 있습니다.
사용자 정의 함수:
- 특정 요구 사항에 맞는 사용자 정의 함수를 작성하여 텐서를 결합할 수 있습니다.
- 가장 유연한 방법이지만, 코딩 시간과 노력이 필요합니다.
python pytorch tensor
