PyTorch에서 텐서를 복사하는 선호하는 방법

2024-07-27

PyTorch에서 텐서를 복사하는 선호하는 방법

tensor.new_tensor(x):

tensor.new_tensor(x)는 x의 값을 복사하여 새로운 텐서를 생성합니다. 이 방법은 다음과 같은 장점을 가지고 있습니다.

간단하고 직관적: 코드가 간단하고 이해하기 쉽습니다.
새로운 텐서 생성: 원본 텐서와 독립적인 새로운 텐서를 생성합니다.

하지만, tensor.new_tensor(x)는 다음과 같은 단점도 가지고 있습니다.

연산 그래프 복사 불가능: 연산 그래프를 함께 복사하지 않기 때문에, 원본 텐서에 대한 연산이 새로운 텐서에 반영되지 않습니다.
기울기 복사 불가능: 기울기 정보도 함께 복사하지 않기 때문에, 학습 과정에서 사용할 경우 기울기 계산에 문제가 발생할 수 있습니다.

x.clone().detach():

하지만, x.clone().detach()는 다음과 같은 단점도 가지고 있습니다.

계산 비용 발생: 연산 그래프를 함께 복사하기 때문에 계산 비용이 발생할 수 있습니다.
메모리 사용량 증가: 원본 텐서와 동일한 크기의 메모리를 추가로 사용하게 됩니다.

torch.empty_like(x).copy_(x):

torch.empty_like(x).copy_(x)는 x의 크기와 형태를 가진 빈 텐서를 생성하고, x의 값을 복사하는 방법입니다. 이 방법은 다음과 같은 장점을 가지고 있습니다.

계산 비용 절감: 연산 그래프를 복사하지 않기 때문에 계산 비용이 절감됩니다.

하지만, torch.empty_like(x).copy_(x)는 다음과 같은 단점도 가지고 있습니다.

torch.tensor(x):

torch.tensor(x)는 x를 Python 객체로 변환한 후 다시 텐서로 변환하는 방법입니다. 이 방법은 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다.

얕은 복사: 텐서의 값만 복사하고 연산 그래프나 기울기 정보는 복사하지 않습니다.

선호하는 방법:

PyTorch에서 텐서를 복사하는 선호하는 방법은 사용 목적에 따라 다릅니다.

값만 복사하고 싶은 경우: torch.empty_like(x).copy_(x) 또는 torch.tensor(x)를 사용합니다.
연산 그래프까지 함께 복사하고 싶은 경우: x.clone().detach()를 사용합니다.
새로운 텐서를 생성하고 싶은 경우: `tensor.new_

예제 코드

import torch

# 1. tensor.new_tensor(x)

x = torch.tensor([1, 2, 3])
y = x.new_tensor(x)

print(x)
# tensor([1, 2, 3])

print(y)
# tensor([1, 2, 3])

print(x.is_leaf)
# True

print(y.is_leaf)
# True

# 2. x.clone().detach()

x = torch.tensor([1, 2, 3], requires_grad=True)
y = x.clone().detach()

print(x)
# tensor([1, 2, 3], requires_grad=True)

print(y)
# tensor([1, 2, 3], requires_grad=False)

# 3. torch.empty_like(x).copy_(x)

x = torch.tensor([1, 2, 3])
y = torch.empty_like(x).copy_(x)

print(x)
# tensor([1, 2, 3])

print(y)
# tensor([1, 2, 3])

# 4. torch.tensor(x)

x = torch.tensor([1, 2, 3])
y = torch.tensor(x)

print(x)
# tensor([1, 2, 3])

print(y)
# tensor([1, 2, 3])

위 코드는 PyTorch에서 텐서를 복사하는 다양한 방법을 보여줍니다.
각 방법의 결과를 출력하여 비교할 수 있도록 작성되었습니다.
각 방법의 장단점을 이해하고 사용 목적에 맞는 방법을 선택하는 것이 중요합니다.

PyTorch에서 텐서를 복사하는 대체 방법

torch.cat((x, x), dim=0):

torch.cat((x, x), dim=0)은 텐서를 축 0을 기준으로 연결하여 새로운 텐서를 생성하는 방법입니다. 이 방법은 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다.

값과 연산 그래프 복사: 텐서의 값과 연산 그래프를 모두 복사합니다.
기울기 복사: 기울기 정보도 함께 복사합니다.

하지만, torch.cat((x, x), dim=0)는 다음과 같은 단점도 가지고 있습니다.

torch.stack((x, x), dim=0)은 텐서를 축 0을 기준으로 스택하여 새로운 텐서를 생성하는 방법입니다. 이 방법은 torch.cat((x, x), dim=0)와 유사하지만, 다음과 같은 차이점이 있습니다.

배치 차원 추가: 새로운 텐서의 첫 번째 차원에 배치 차원이 추가됩니다.
메모리 사용량 효율성: torch.cat((x, x), dim=0)보다 메모리 사용량이 효율적일 수 있습니다.

x.repeat(2, 1):

메모리 사용량 효율성: 원본 텐서의 메모리를 효율적으로 활용합니다.

x.unsqueeze(0).expand(2, -1):

x.unsqueeze(0).expand(2, -1)은 텐서를 축 0에 차원을 추가하고, 축 0을 기준으로 2번 확장하여 새로운 텐서를 생성하는 방법입니다. 이 방법은 x.repeat(2, 1)과 유사하지만, 다음과 같은 차이점이 있습니다.

더 많은 유연성: x.repeat(2, 1)보다 더 많은 유연성을 제공합니다.

선택 가이드:

값만 복사하고 싶은 경우: x.repeat(2, 1) 또는 x.unsqueeze(0).expand(2, -1)를 사용합니다.
값과 연산 그래프를 모두 복사하고 싶은 경우: torch.cat((x, x), dim=0) 또는 torch.stack((x, x), dim=0)를 사용합니다.
메모리 사용량이 중요한 경우: torch.stack((x, x), dim=0) 또는 x.unsqueeze(0).expand(2, -1)를 사용합니다.

참고: