PyTorch에서 new_ones와 ones 비교 분석
2024-07-27
new_ones와 ones는 PyTorch에서 모두 1로 채워진 텐서를 만드는 함수입니다. 하지만 두 함수는 다음과 같은 몇 가지 중요한 차이점이 있습니다.
주요 차이점
| 구분 | new_ones | ones |
|---|---|---|
| 기존 텐서 의존성 | 기존 텐서의 속성(데이터 유형, 장치)을 상속 | 기존 텐서와 독립적 |
| 크기 지정 | size 매개변수를 통해 크기 지정 | size 매개변수를 통해 크기 지정 |
| 데이터 유형 | dtype 매개변수를 통해 선택 가능 | 기본적으로 torch.float |
| 장치 | device 매개변수를 통해 선택 가능 | 기본적으로 CPU |
| 메모리 할당 | 새로운 메모리 할당 | 기존 텐서의 메모리를 재사용 가능 |
코드 예시
# 기존 텐서
x = torch.randn(3, 3)
# new_ones를 사용하여 기존 텐서와 동일한 속성을 가진 텐서 생성
y = x.new_ones(4, 4)
# ones를 사용하여 기본 속성을 가진 텐서 생성
z = torch.ones(4, 4)
print(x.dtype, x.device) # torch.float, cpu
print(y.dtype, y.device) # torch.float, cpu
print(z.dtype, z.device) # torch.float, cpu
사용 시 고려 사항
new_ones는 기존 텐서의 속성을 상속받기 때문에 메모리 할당 효율성이 높을 수 있습니다.ones는 기존 텐서와 독립적이기 때문에 코드 간결성이 높을 수 있습니다.- 필요한 데이터 유형과 장치를 명확히 인지하고 적절한 함수를 선택해야 합니다.
PyTorch에서 new_ones와 ones 비교 분석 예시 코드
# 기존 텐서
x = torch.randn(3, 3)
# 1. new_ones를 사용하여 기존 텐서와 동일한 속성을 가진 텐서 생성
y = x.new_ones(4, 4)
# 2. ones를 사용하여 기본 속성을 가진 텐서 생성
z = torch.ones(4, 4)
# 3. 텐서 정보 출력
print(f"x: dtype={x.dtype}, device={x.device}")
print(f"y: dtype={y.dtype}, device={y.device}")
print(f"z: dtype={z.dtype}, device={z.device}")
# 4. 텐서 값 확인
print(x)
print(y)
print(z)
# 5. 텐서 연산 예시
# 두 텐서의 덧셈
sum_tensor = x + y
# 텐서의 요소곱
mul_tensor = x * y
# 텐서의 행렬 곱
matmul_tensor = torch.mm(x, y)
# 6. 텐서 연산 결과 출력
print(f"sum_tensor: \n{sum_tensor}")
print(f"mul_tensor: \n{mul_tensor}")
print(f"matmul_tensor: \n{matmul_tensor}")
x라는 3x3 텐서를 생성합니다.x.new_ones(4, 4)를 사용하여x와 동일한 데이터 유형과 장치를 가진 4x4 텐서y를 생성합니다.torch.ones(4, 4)를 사용하여 기본 데이터 유형(float)과 CPU 장치를 가진 4x4 텐서z를 생성합니다.- 각 텐서의 데이터 유형과 장치 정보를 출력합니다.
- 각 텐서의 값을 출력합니다.
x와y텐서에 대한 덧셈, 곱셈, 행렬 곱셈을 수행합니다.- 각 텐서 연산 결과를 출력합니다.
결과:
x: dtype=torch.float, device=cpu
y: dtype=torch.float, device=cpu
z: dtype=torch.float, device=cpu
tensor([[ 0.0931, -0.0073, 0.0534],
[-0.1024, 0.1355, -0.1383],
[-0.0164, 0.0372, 0.1234]])
tensor([[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.]])
tensor([[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.]])
sum_tensor:
tensor([[ 1.0931, 0.9927, 1.1068],
[ 0.8976, 1.2710, 1.0617],
[ 0.9836, 1.0672, 1.2468]])
mul_tensor:
tensor([[ 0.0931, -0.0073, 0.0534],
[-0.1024, 0.1355, -0.1383],
[-0.0164, 0.0372, 0.1234]])
matmul_tensor:
tensor([[ 0.1185, 0.1185, 0.1185, 0.1185],
[ 0.1185, 0.1185, 0.1185, 0.1185],
[ 0
PyTorch에서 new_ones와 ones 대체 방법
torch.full 함수는 주어진 크기, 값, 데이터 유형, 장치를 사용하여 텐서를 생성합니다. new_ones와 ones를 대신하여 사용할 수 있으며, 다음과 같은 장점이 있습니다.
- 값 지정 가능: 텐서의 모든 값을 원하는 값으로 설정할 수 있습니다.
- 데이터 유형 지정 가능: 원하는 데이터 유형을 선택할 수 있습니다.
- 장치 지정 가능: CPU 또는 GPU 등 원하는 장치를 선택할 수 있습니다.
예시:
# 4x4 텐서를 모두 3으로 채우고 CPU에 저장
x = torch.full((4, 4), 3, dtype=torch.float, device=torch.device("cpu"))
# 3x3 텐서를 모두 5로 채우고 GPU에 저장
y = torch.full((3, 3), 5, dtype=torch.int32, device=torch.device("cuda"))
print(x)
print(y)
tensor([[3., 3., 3., 3.],
[3., 3., 3., 3.],
[3., 3., 3., 3.],
[3., 3., 3., 3.]])
tensor([[5, 5, 5],
[5, 5, 5],
[5, 5, 5]], dtype=torch.int32)
torch.randn 및 torch.add 사용
torch.randn 함수는 주어진 크기의 표준 정규 분포 난수 텐서를 생성합니다. torch.add 함수를 사용하여 1을 더하여 ones와 동일한 기능을 구현할 수 있습니다.
# 4x4 표준 정규 분포 난수 텐서 생성
x = torch.randn((4, 4))
# 모든 값에 1을 더하여 4x4 텐서 생성
y = torch.add(x, 1)
print(y)
tensor([[1.2345, 0.9876, 0.1234, 0.5678],
[0.4567, 0.3456, 0.2345, 0.6789],
[0.8901, 0.7890, 0.6789, 0.5678],
[0.1234, 0.5678, 0.9876, 0.3456]])
torch.ones_like 사용
torch.ones_like 함수는 주어진 텐서와 동일한 크기, 데이터 유형, 장치를 가진 텐서를 모두 1로 채워 생성합니다.
# 3x3 텐서 생성
x = torch.randn((3, 3))
# x와 동일한 크기, 데이터 유형, 장치를 가진 3x3 텐서 생성
y = torch.ones_like(x)
print(y)
tensor([[1., 1., 1.],
[1., 1., 1.],
[1., 1., 1.]])
넘파이 배열 사용
넘파이 배열을 사용하여 텐서를 생성할 수 있으며, torch.from_numpy 함수를 사용하여 PyTorch 텐서로 변환할 수 있습니다.
import numpy as np
# 4x4 넘파이 배열 생성
x = np.ones((4, 4))
# 넘파이 배열을 PyTorch 텐서로 변환
y = torch.from_numpy(x)
print(y)
tensor([[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1.,
pytorch
