PyTorch 텐서 평탄화하기
PyTorch 텐서 평탄화하기
view() 메서드 사용:
import torch
# 3차원 텐서 생성
x = torch.randn(2, 3, 4)
# 텐서를 2차원으로 평탄화
y = x.view(-1, 4)
print(x.shape) # (2, 3, 4)
print(y.shape) # (6, 4)
view()
메서드는 텐서의 크기를 변경하는 데 사용됩니다. 첫 번째 인수는 원하는 텐서의 크기입니다. -1
은 텐서의 크기를 자동으로 계산하도록 지정합니다.
flatten() 메서드 사용:
# 텐서를 1차원으로 평탄화
z = x.flatten()
print(z.shape) # (24,)
flatten()
메서드는 텐서를 1차원으로 평탄화하는 데 사용됩니다.
torch.reshape() 함수 사용:
# 텐서를 2차원으로 평탄화
y = torch.reshape(x, (2, 12))
print(y.shape) # (2, 12)
torch.reshape()
함수는 텐서의 크기를 변경하는 데 사용됩니다. 첫 번째 인수는 텐서, 두 번째 인수는 원하는 텐서의 크기입니다.
for 루프 사용:
# 텐서를 1차원 리스트로 평탄화
z = []
for i in range(x.shape[0]):
for j in range(x.shape[1]):
for k in range(x.shape[2]):
z.append(x[i, j, k])
print(z) # [0.12345678, 0.87654321, ..., 0.98765432]
for 루프를 사용하여 텐서를 1차원 리스트로 평탄화할 수 있습니다.
사용 방법 선택:
사용할 방법은 상황에 따라 다릅니다.
view()
메서드는 텐서의 크기를 변경하는 가장 간단한 방법입니다.torch.reshape()
함수는 텐서의 크기를 변경하는 데 더 많은 유연성을 제공합니다.- for 루프는 텐서를 리스트로 평탄화하는 유일한 방법입니다.
참고:
- 텐서를 평탄화하면 텐서의 데이터 순서가 변경될 수 있습니다.
- 텐서를 평탄화한 후 다시 원래 크기로 변환하려면
view()
메서드 또는torch.reshape()
함수를 사용할 수 있습니다.
예제 코드
import torch
# 3차원 텐서 생성
x = torch.randn(2, 3, 4)
# 1. `view()` 메서드 사용
y = x.view(-1, 4)
print(x.shape) # (2, 3, 4)
print(y.shape) # (6, 4)
# 2. `flatten()` 메서드 사용
z = x.flatten()
print(z.shape) # (24,)
# 3. `torch.reshape()` 함수 사용
y = torch.reshape(x, (2, 12))
print(y.shape) # (2, 12)
# 4. for 루프 사용
z = []
for i in range(x.shape[0]):
for j in range(x.shape[1]):
for k in range(x.shape[2]):
z.append(x[i, j, k])
print(z) # [0.12345678, 0.87654321, ..., 0.98765432]
이 코드는 다음과 같은 결과를 출력합니다.
torch.Size([2, 3, 4])
torch.Size([6, 4])
torch.Size([24])
torch.Size([2, 12])
[0.12345678, 0.87654321, ..., 0.98765432]
설명:
- 첫 번째 코드 블록은
view()
메서드를 사용하여 텐서를 2차원으로 평탄화합니다. - 네 번째 코드 블록은 for 루프를 사용하여 텐서를 1차원 리스트로 평탄화합니다.
PyTorch 텐서 평탄화 대체 방법
import torch
# 3차원 텐서 생성
x = torch.randn(2, 3, 4)
# 텐서를 1차원으로 평탄화
y = torch.cat((x.view(-1, 1), x.view(-1, 1)), 1)
print(y.shape) # (24, 2)
torch.cat()
함수는 여러 텐서를 연결하는 데 사용됩니다. 위 코드에서는 view()
메서드를 사용하여 텐서를 2차원으로 평탄화한 후 torch.cat()
함수를 사용하여 1차원으로 연결합니다.
torch.nn.Flatten() 모듈 사용:
import torch
from torch import nn
# 3차원 텐서 생성
x = torch.randn(2, 3, 4)
# 텐서를 1차원으로 평탄화
flatten = nn.Flatten()
y = flatten(x)
print(y.shape) # (24,)
torch.nn.Flatten()
모듈은 텐서를 1차원으로 평탄화하는 데 사용됩니다. 위 코드에서는 nn.Flatten()
모듈을 사용하여 텐서를 1차원으로 평탄화합니다.
NumPy 사용:
import torch
import numpy as np
# 3차원 텐서 생성
x = torch.randn(2, 3, 4)
# 텐서를 1차원으로 평탄화
y = np.array(x).reshape(-1)
print(y.shape) # (24,)
NumPy는 Python에서 과학 계산을 수행하는 데 사용되는 라이브러리입니다. 위 코드에서는 NumPy를 사용하여 PyTorch 텐서를 1차원으로 평탄화합니다.
torch.cat()
함수는 여러 텐서를 연결하는 데 유용합니다.torch.nn.Flatten()
모듈은 딥러닝 모델에서 텐서를 평탄화하는 데 유용합니다.- NumPy는 PyTorch 텐서와 NumPy 배열을 상호 변환하는 데 유용합니다.
python pytorch