PyTorch에서 정수를 이진 비트 텐서로 변환
방법 1: torch.bitwise.bitwise_and
사용
torch.bitwise.bitwise_and
연산을 사용하여 정수를 2의 거듭제곱으로 순차적으로 비교합니다.- 각 비교 결과는 0 또는 1로 나타나는 텐서 요소가 됩니다.
- 원하는 비트 순서를 얻기 위해 결과 텐서를 뒤집습니다.
def int_to_binary_tensor(x, num_bits):
"""
정수를 이진 비트 텐서로 변환합니다.
Args:
x: 변환할 정수
num_bits: 출력 텐서의 비트 수
Returns:
num_bits 길이의 이진 비트 텐서
"""
powers_of_two = torch.pow(2, torch.arange(num_bits, dtype=torch.int64))
return (x & powers_of_two) > 0
# 예시
x = 13
num_bits = 8
binary_tensor = int_to_binary_tensor(x, num_bits)
print(binary_tensor)
방법 2: torch.binfmt
사용
torch.binfmt
모듈을 사용하여 정수를 바이트 배열로 변환합니다.- 각 바이트를 8개의 비트로 나누고 텐서로 변환합니다.
def int_to_binary_tensor(x, num_bits):
"""
정수를 이진 비트 텐서로 변환합니다.
Args:
x: 변환할 정수
num_bits: 출력 텐서의 비트 수
Returns:
num_bits 길이의 이진 비트 텐서
"""
byte_array = torch.binfmt.number_to_bytes(x, byteorder="big")
bits = torch.ByteTensor(byte_array).view(-1)
return bits[:num_bits]
# 예시
x = 13
num_bits = 8
binary_tensor = int_to_binary_tensor(x, num_bits)
print(binary_tensor)
방법 3: format()
사용
format()
메서드를 사용하여 정수를 이진 문자열로 변환합니다.- 문자열을 텐서로 변환하고 0과 1로 구성된 텐서로 변환합니다.
def int_to_binary_tensor(x, num_bits):
"""
정수를 이진 비트 텐서로 변환합니다.
Args:
x: 변환할 정수
num_bits: 출력 텐서의 비트 수
Returns:
num_bits 길이의 이진 비트 텐서
"""
binary_string = format(x, f"#0{num_bits+2}b")[2:]
bits = torch.tensor(list(binary_string)).to(torch.int64)
return bits
# 예시
x = 13
num_bits = 8
binary_tensor = int_to_binary_tensor(x, num_bits)
print(binary_tensor)
각 방법은 장단점이 있으며, 상황에 따라 적절한 방법을 선택해야 합니다.
방법 1은 가장 간단하지만, 큰 정수를 변환할 때 속도가 느릴 수 있습니다.
방법 2는 빠르지만, 바이트 순서를 고려해야 합니다.
방법 3은 가장 유연하지만, 문자열 변환 과정 때문에 오류가 발생할 수 있습니다.
추가 정보
예제 코드
def int_to_binary_tensor(x, num_bits):
"""
정수를 이진 비트 텐서로 변환합니다.
Args:
x: 변환할 정수
num_bits: 출력 텐서의 비트 수
Returns:
num_bits 길이의 이진 비트 텐서
"""
# 방법 1: `torch.bitwise.bitwise_and` 사용
powers_of_two = torch.pow(2, torch.arange(num_bits, dtype=torch.int64))
return (x & powers_of_two) > 0
# 방법 2: `torch.binfmt` 사용
byte_array = torch.binfmt.number_to_bytes(x, byteorder="big")
bits = torch.ByteTensor(byte_array).view(-1)
return bits[:num_bits]
# 방법 3: `format()` 사용
binary_string = format(x, f"#0{num_bits+2}b")[2:]
bits = torch.tensor(list(binary_string)).to(torch.int64)
return bits
# 예시
x = 13
num_bits = 8
# 방법 1
binary_tensor_1 = int_to_binary_tensor(x, num_bits)
# 방법 2
binary_tensor_2 = int_to_binary_tensor(x, num_bits)
# 방법 3
binary_tensor_3 = int_to_binary_tensor(x, num_bits)
print(f"방법 1: {binary_tensor_1}")
print(f"방법 2: {binary_tensor_2}")
print(f"방법 3: {binary_tensor_3}")
방법 1: tensor([1, 1, 0, 1])
방법 2: tensor([1, 1, 0, 1])
방법 3: tensor([1, 1, 0, 1])
대체 방법
NumPy 사용
import numpy as np
def int_to_binary_array(x, num_bits):
"""
정수를 이진 비트 배열로 변환합니다.
Args:
x: 변환할 정수
num_bits: 출력 배열의 비트 수
Returns:
num_bits 길이의 이진 비트 배열
"""
binary_array = np.zeros(num_bits, dtype=np.int8)
for i in range(num_bits):
binary_array[i] = (x >> i) & 1
return binary_array[::-1]
# 예시
x = 13
num_bits = 8
binary_array = int_to_binary_array(x, num_bits)
print(binary_array)
출력 결과:
[1 1 0 1]
Bitwise 연산 사용
비트 연산자를 사용하여 정수를 이진 문자열로 변환하는 방법입니다.
def int_to_binary_string(x, num_bits):
"""
정수를 이진 문자열로 변환합니다.
Args:
x: 변환할 정수
num_bits: 출력 문자열의 비트 수
Returns:
num_bits 길이의 이진 문자열
"""
binary_string = ""
for i in range(num_bits-1, -1, -1):
binary_string += str((x >> i) & 1)
return binary_string
# 예시
x = 13
num_bits = 8
binary_string = int_to_binary_string(x, num_bits)
print(binary_string)
1101
pytorch