파이토치 텐서의 데이터 유형 가져오기

dtype 속성 사용:

텐서에는 dtype 속성이 있으며, 이 속성은 텐서의 데이터 유형을 나타내는 객체입니다. 다음 코드는 텐서의 데이터 유형을 출력하는 예시입니다.

import torch

# 텐서 생성
x = torch.tensor([1, 2, 3])

# 데이터 유형 출력
print(x.dtype)

# 출력 결과: torch.int64

torch.typename() 함수 사용:

torch.typename() 함수는 텐서의 데이터 유형을 문자열로 반환합니다. 다음 코드는 텐서의 데이터 유형을 문자열로 출력하는 예시입니다.

import torch

# 텐서 생성
x = torch.tensor([1, 2, 3])

# 데이터 유형 문자열 출력
print(torch.typename(x))

# 출력 결과: 'torch.int64'

type() 함수 사용:

type() 함수는 일반적인 Python 객체와 마찬가지로 텐서의 데이터 유형을 객체로 반환합니다. 다음 코드는 텐서의 데이터 유형을 객체로 출력하는 예시입니다.

import torch

# 텐서 생성
x = torch.tensor([1, 2, 3])

# 데이터 유형 객체 출력
print(type(x))

# 출력 결과: <class 'torch.Tensor'>

isinstance() 함수 사용:

isinstance() 함수는 객체가 특정 데이터 유형인지 확인하는 데 사용할 수 있습니다. 다음 코드는 텐서가 torch.int64 데이터 유형인지 확인하는 예시입니다.

import torch

# 텐서 생성
x = torch.tensor([1, 2, 3])

# 데이터 유형 확인
print(isinstance(x, torch.int64))

# 출력 결과: True

데이터 유형 목록

파이토치에서 사용할 수 있는 주요 데이터 유형은 다음과 같습니다.

• torch.float32: 32비트 부동소수점
• torch.int32: 32비트 정수
• torch.bool: 불리언
• torch.uint8: 8비트 부호 없는 정수
• torch.complex64: 64비트 복소수

예제 코드

import torch

# 텐서 생성
x = torch.tensor([1, 2, 3], dtype=torch.float32)
y = torch.tensor([True, False, True])

# 1. dtype 속성 사용
print(x.dtype)  # 출력: torch.float32
print(y.dtype)  # 출력: torch.bool

# 2. torch.typename() 함수 사용
print(torch.typename(x))  # 출력: 'torch.float32'
print(torch.typename(y))  # 출력: 'torch.bool'

# 3. type() 함수 사용
print(type(x))  # 출력: <class 'torch.Tensor'>
print(type(y))  # 출력: <class 'torch.Tensor'>

# 4. isinstance() 함수 사용
print(isinstance(x, torch.float32))  # 출력: True
print(isinstance(y, torch.bool))  # 출력: True

이 예제 코드는 다음과 같은 결과를 출력합니다.

torch.float32
torch.bool
'torch.float32'
'torch.bool'
<class 'torch.Tensor'>
<class 'torch.Tensor'>
True
True

참고:

• 이 예제 코드는 Python 3.7 및 파이토치 1.9.1에서 테스트되었습니다.
• 코드를 실행하기 전에 파이토치와 NumPy를 설치해야 합니다.

대체 방법

torch.tensor.data 속성 사용:

torch.tensor.data 속성은 텐서의 데이터를 NumPy 배열로 반환합니다. NumPy 배열의 dtype 속성을 사용하여 텐서의 데이터 유형을 확인할 수 있습니다. 다음 코드는 텐서의 데이터 유형을 NumPy 배열의 dtype 속성을 사용하여 출력하는 예시입니다.

import torch

# 텐서 생성
x = torch.tensor([1, 2, 3])

# NumPy 배열로 변환
x_numpy = x.data.numpy()

# 데이터 유형 출력
print(x_numpy.dtype)

# 출력 결과: dtype('int64')

str() 함수 사용:

str() 함수는 텐서를 문자열로 변환합니다. 텐서를 문자열로 변환하면 데이터 유형 정보도 함께 출력됩니다. 다음 코드는 텐서를 문자열로 변환하여 데이터 유형 정보를 출력하는 예시입니다.

import torch

# 텐서 생성
x = torch.tensor([1, 2, 3])

# 문자열로 변환
x_str = str(x)

# 출력 결과: tensor([1, 2, 3], dtype=torch.int64)

import torch

# 텐서 생성
x = torch.tensor([1, 2, 3])

# 표현식으로 변환
x_repr = repr(x)

# 출력 결과: tensor([1, 2, 3], dtype=torch.int64)

IPython 콘솔 사용:

IPython 콘솔에서 텐서를 입력하면 데이터 유형 정보도 함께 출력됩니다. 다음 코드는 IPython 콘솔에서 텐서를 입력하여 데이터 유형 정보를 출력하는 예시입니다.

import torch

# 텐서 생성
x = torch.tensor([1, 2, 3])

# IPython 콘솔에서 텐서 입력
x

# 출력 결과:
# tensor([1, 2, 3], dtype=torch.int64)

• 위에 설명된 대체 방법은 상황에 따라 유용할 수 있습니다.
• 일반적으로 dtype 속성을 사용하는 방법이 가장 간단하고 직관적입니다.