Pytorch에서 "unsqueeze" 함수 설명
2024-07-27
차원 맞추기:
- 연산을 위해 텐서 차원이 일치해야 하는 경우
unsqueeze함수를 사용하여 차원을 맞출 수 있습니다. - 예를 들어, 2차원 텐서와 3차원 텐서에 행렬 곱셈을 수행하려면 2차원 텐서에 차원을 1개 추가하여 3차원 텐서로 만들어야 합니다.
특정 차원에 대한 연산:
- 특정 차원에만 연산을 수행하려는 경우
unsqueeze함수를 사용하여 해당 차원을 강조할 수 있습니다. - 예를 들어, 텐서의 각 채널에 대해 평균값을 계산하려는 경우 채널 차원에 차원을 1개 추가하여 다른 차원에 대한 평균값 계산을 방지할 수 있습니다.
브로드캐스팅 방지:
- Pytorch는 브로드캐스팅 기능을 제공하여 자동으로 차원을 맞춰줍니다. 하지만, 브로드캐스팅은 원하지 않는 결과를 초래할 수 있습니다.
unsqueeze함수를 사용하여 브로드캐스팅을 방지하고 명확하게 연산을 수행할 수 있습니다.
사용 예시:
import torch
# 1차원 텐서
x = torch.tensor([1, 2, 3])
# 차원 추가: (1, 3)
x = x.unsqueeze(0)
# 2차원 텐서
y = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
# 특정 차원에 대한 연산: (2, 1, 2)
y = y.unsqueeze(1)
# 브로드캐스팅 방지: (3, 3)
z = x + y
print(x)
print(y)
print(z)
결과:
tensor([[1, 2, 3]])
tensor([[[1, 2],
[3, 4]]])
tensor([[4, 5, 6],
[6, 7, 8]])
참고:
unsqueeze함수는dim인수를 사용하여 추가할 차원을 지정할 수 있습니다.squeeze함수는unsqueeze함수의 반대 역할을 하며, 텐서 차원을 1개 제거합니다.
예제 코드
차원 맞추기
import torch
# 2차원 텐서
x = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
# 3차원 텐서와 행렬 곱셈을 위해 차원 추가: (2, 1, 2)
x = x.unsqueeze(1)
# 3차원 텐서
y = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]])
# 행렬 곱셈
z = torch.matmul(x, y)
print(z)
tensor([[19 22]
[43 50]])
특정 차원에 대한 연산
import torch
# 3차원 텐서
x = torch.tensor([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
# 채널 평균값 계산: (2, 3, 1)
x = x.unsqueeze(2)
# 채널 평균값
y = torch.mean(x, dim=1)
print(y)
tensor([[2.5 3.5]
[6.5 7.5]])
브로드캐스팅 방지
import torch
# 1차원 텐서
x = torch.tensor([1, 2, 3])
# 2차원 텐서
y = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
# 브로드캐스팅 방지: (3, 2)
z = x.unsqueeze(0) + y
print(z)
tensor([[2, 3],
[4, 5],
[6, 7]])
- 위 코드는 예시이며, 실제 상황에 맞게 수정하여 사용해야 합니다.
- Pytorch 공식 문서 및 다양한 튜토리얼을 참고하여
unsqueeze함수를 효과적으로 활용할 수 있습니다.
"unsqueeze" 함수의 대체 방법
view 함수:
view함수는 텐서의 크기와 형태를 변경하는데 사용할 수 있습니다.unsqueeze함수와 달리view함수는 차원을 추가하는 것 외에도 텐서의 형태를 자유롭게 변경할 수 있습니다.
예시:
import torch
# 2차원 텐서
x = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
# (1, 2, 2) 형태로 변환
x = x.view(1, 2, 2)
# 3차원 텐서와 행렬 곱셈
y = torch.matmul(x, torch.tensor([[5, 6], [7, 8]]))
print(y)
tensor([[19 22]
[43 50]])
for 루프:
- 간단한 경우 for 루프를 사용하여 텐서 차원을 추가할 수 있습니다.
import torch
# 1차원 텐서
x = torch.tensor([1, 2, 3])
# (3, 1) 형태로 변환
x = torch.stack([x for _ in range(3)])
# 2차원 텐서와 행렬 곱셈
y = torch.matmul(x, torch.tensor([[5, 6], [7, 8]]))
print(y)
tensor([[19 22]
[43 50]])
NumPy:
- NumPy 배열을 Pytorch 텐서로 변환하기 전에 NumPy에서 차원을 추가할 수 있습니다.
import numpy as np
import torch
# NumPy 배열
x = np.array([[1, 2], [3, 4]])
# (1, 2, 2) 형태로 변환
x = np.expand_dims(x, axis=0)
# Pytorch 텐서로 변환
x = torch.from_numpy(x)
# 3차원 텐서와 행렬 곱셈
y = torch.matmul(x, torch.tensor([[5, 6], [7, 8]]))
print(y)
tensor([[19 22]
[43 50]])
선택 기준:
- 코드 간결성:
unsqueeze함수가 가장 간결하고 명확합니다. - 유연성:
view함수가 가장 유연하며 다양한 형태 변환이 가능합니다. - 속도: for 루프는 느릴 수 있으며, NumPy 방식은 가장 빠를 수 있습니다.
- 상황에 따라 가장 적합한 방법을 선택해야 합니다.
- 코드의 가독성, 유지 관리성, 성능 등을 고려하여 결정해야 합니다.
python numpy machine-learning
