PyTorch에서 마지막 텐서 차원에서 값을 선택하고 다른 텐서의 인덱스를 사용하여 더 작은 차원을 선택하는 방법

PyTorch에서 마지막 텐서 차원에서 값을 선택하고 다른 텐서의 인덱스를 사용하여 더 작은 차원을 선택하는 방법

• 2개의 PyTorch 텐서가 있습니다.
• 첫 번째 텐서는 마지막 차원에 값을 가지고 있습니다.
• 두 번째 텐서는 더 작은 차원을 가지고 있으며, 첫 번째 텐서의 마지막 차원에서 값을 선택하는 데 사용될 인덱스를 제공합니다.

목표:

• 두 번째 텐서의 인덱스를 사용하여 첫 번째 텐서의 마지막 차원에서 값을 선택합니다.

해결 방법:

다음과 같은 방법으로 문제를 해결할 수 있습니다.

1. torch.gather() 함수를 사용합니다.
2. 첫 번째 텐서와 두 번째 텐서를 입력으로 사용합니다.
3. 두 번째 텐서를 "dim" 인수로 사용하여 선택할 차원을 지정합니다.
4. 마지막 차원에서 값을 선택하도록 "index" 인수를 설정합니다.

예시:

import torch

# 첫 번째 텐서
tensor1 = torch.tensor([
    [1, 2, 3],
    [4, 5, 6],
    [7, 8, 9],
])

# 두 번째 텐서
tensor2 = torch.tensor([1, 0, 2])

# 마지막 차원에서 값을 선택
result = torch.gather(tensor1, 1, tensor2.unsqueeze(1))

# 결과
# tensor([[2, 3, 1],
#        [5, 6, 4],
#        [8, 9, 7]])

설명:

• tensor1은 마지막 차원에 3개의 값을 가지고 있는 3x3 텐서입니다.
• tensor2는 3개의 인덱스를 가지고 있는 1x3 텐서입니다.
• torch.gather() 함수는 tensor1의 마지막 차원에서 tensor2의 인덱스에 해당하는 값을 선택합니다.
• 결과는 3x3 텐서이며, 각 행은 tensor2의 각 인덱스에 해당하는 tensor1의 값을 가지고 있습니다.

참고:

• torch.gather() 함수는 다른 차원에서 값을 선택하는 데에도 사용할 수 있습니다.
• unsqueeze() 함수는 텐서에 새로운 차원을 추가하는 데 사용됩니다.

예제 코드

예시 1:

import torch

# 첫 번째 텐서
tensor1 = torch.tensor([
    [1, 2, 3],
    [4, 5, 6],
    [7, 8, 9],
])

# 두 번째 텐서
tensor2 = torch.tensor([1, 0, 2])

# 마지막 차원에서 값을 선택
result = torch.gather(tensor1, 1, tensor2.unsqueeze(1))

# 결과
# tensor([[2, 3, 1],
#        [5, 6, 4],
#        [8, 9, 7]])

import torch

# 첫 번째 텐서
tensor1 = torch.tensor([
    [1, 2, 3],
    [4, 5, 6],
    [7, 8, 9],
])

# 두 번째 텐서
tensor2 = torch.tensor([1, 0])

# 마지막 차원에서 값을 선택
result = torch.gather(tensor1, 0, tensor2.unsqueeze(1))

# 결과
# tensor([[4, 5, 6],
#        [7, 8, 9]])

• 이 예시는 dim 인수를 변경하여 첫 번째 텐서의 첫 번째 차원에서 값을 선택하는 방법을 보여줍니다.

import torch

# 첫 번째 텐서
tensor1 = torch.tensor([
    [1, 2, 3],
    [4, 5, 6],
    [7, 8, 9],
])

# 두 번째 텐서
tensor2 = torch.tensor([1, 0, 2])

# 마지막 차원에서 값을 선택하고 축을 줄임
result = torch.gather(tensor1, 1, tensor2).squeeze(1)

# 결과
# tensor([2, 5, 8])

• 이 예시는 squeeze() 함수를 사용하여 결과 텐서의 차원을 줄이는 방법을 보여줍니다.

PyTorch에서 마지막 텐서 차원에서 값을 선택하고 다른 텐서의 인덱스를 사용하여 더 작은 차원을 선택하는 대체 방법

import torch

# 첫 번째 텐서
tensor1 = torch.tensor([
    [1, 2, 3],
    [4, 5, 6],
    [7, 8, 9],
])

# 두 번째 텐서
tensor2 = torch.tensor([1, 0, 2])

# 결과 텐서
result = torch.zeros(tensor2.size())

# for 루프를 사용하여 값을 선택
for i in range(tensor2.size(0)):
    result[i] = tensor1[i][tensor2[i]]

# 결과
# tensor([[2, 3, 1],
#        [5, 6, 4],
#        [8, 9, 7]])

• for 루프를 사용하여 tensor1의 각 행을 반복합니다.
• 각 행에서 tensor2의 인덱스에 해당하는 값을 선택합니다.
• 선택한 값을 result 텐서에 저장합니다.

torch.index_select() 사용:

import torch

# 첫 번째 텐서
tensor1 = torch.tensor([
    [1, 2, 3],
    [4, 5, 6],
    [7, 8, 9],
])

# 두 번째 텐서
tensor2 = torch.tensor([1, 0, 2])

# 결과 텐서
result = torch.index_select(tensor1, 1, tensor2)

# 결과
# tensor([[2, 3, 1],
#        [5, 6, 4],
#        [8, 9, 7]])

• torch.index_select() 함수를 사용하여 tensor1의 마지막 차원에서 값을 선택합니다.
• dim 인수는 선택할 차원을 지정합니다.
• index 인수는 선택할 인덱스를 지정합니다.

torch.take() 사용:

import torch

# 첫 번째 텐서
tensor1 = torch.tensor([
    [1, 2, 3],
    [4, 5, 6],
    [7, 8, 9],
])

# 두 번째 텐서
tensor2 = torch.tensor([1, 0, 2])

# 결과 텐서
result = torch.take(tensor1, 1, tensor2)

# 결과
# tensor([[2, 3, 1],
#        [5, 6, 4],
#        [8, 9, 7]])

브로드캐스팅 사용:

import torch

# 첫 번째 텐서
tensor1 = torch.tensor([
    [1, 2, 3],
    [4, 5, 6],
    [7, 8, 9],
])

# 두 번째 텐서
tensor2 = torch.tensor([1, 0, 2])

# 결과 텐서
result = tensor1[:, tensor2]

# 결과
# tensor([[2, 3, 1],
#        [5, 6, 4],
#        [8, 9, 7]])

• 브로드캐스팅을 사용하여 tensor1의 마지막 차원에서 값을 선택합니다.
• tensor2는 tensor1의 마지막 차원과 동일한 크기로 브로드캐스팅됩니다.
• 각 행에서 tensor2의 값은 tensor1의 인덱스를 나타냅니다.

어떤 방법을 사용할지는 상황에 따라 다릅니다.

• for 루프는 가장 간단하지만 속도가 느릴 수 있습니다.
• torch.index_select() 및 torch.take()는 더 빠르지만 코드