PyTorch에서 numpy.unpackbits에 해당하는 기능
torch.unpackbits 함수 사용
PyTorch 1.8 버전부터는 torch.unpackbits
함수가 공식적으로 지원됩니다. 이 함수는 NumPy의 numpy.unpackbits
와 동일하게 작동하며, 다음과 같이 사용할 수 있습니다.
import torch
# 8비트 바이너리 데이터
data = torch.tensor([0b10010110], dtype=torch.uint8)
# `torch.unpackbits` 함수 사용
unpacked_data = torch.unpackbits(data)
print(unpacked_data)
# tensor([1, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0])
view와 repeat 함수 사용
torch.unpackbits
함수가 없는 버전의 PyTorch에서는 view
와 repeat
함수를 사용하여 동일한 기능을 구현할 수 있습니다. 다음 코드는 view
와 repeat
함수를 사용하여 numpy.unpackbits
를 구현하는 예시입니다.
import torch
# 8비트 바이너리 데이터
data = torch.tensor([0b10010110], dtype=torch.uint8)
# 8비트씩 펼칠 크기 계산
unpacked_size = data.numel() * 8
# 데이터를 8비트씩 펼칠 형태로 변환
unpacked_data = data.view(-1, 8).repeat(1, 8)
# 각 비트를 0 또는 1로 변환
unpacked_data = unpacked_data.view(-1) % 2
print(unpacked_data)
# tensor([1, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0])
두 방법의 비교
torch.unpackbits
함수는 view
와 repeat
함수를 사용하는 방법보다 간결하고 명확합니다. 하지만, torch.unpackbits
함수는 PyTorch 1.8 버전 이후에만 지원됩니다. 따라서 PyTorch 1.8 이전 버전을 사용하는 경우에는 view
와 repeat
함수를 사용해야 합니다.
예제 코드: torch.unpackbits
함수 사용
import torch
# 8비트 바이너리 데이터 리스트
data_list = [0b10010110, 0b11001001]
# 데이터를 PyTorch 텐서로 변환
data = torch.tensor(data_list, dtype=torch.uint8)
# `torch.unpackbits` 함수 사용
unpacked_data = torch.unpackbits(data)
print(unpacked_data)
# tensor([1, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1])
- 위 코드는
data_list
라는 리스트에 저장된 8비트 바이너리 데이터를torch.unpackbits
함수를 사용하여 풀어서 배열로 변환하는 예시입니다. data_list
는 두 개의 8비트 바이너리 데이터 (0b10010110
과0b11001001
)를 저장하고 있습니다.torch.unpackbits
함수는data
텐서를 입력으로 받아 각 8비트 데이터를 0과 1로 구성된 배열로 변환합니다.- 출력 결과는
unpacked_data
변수에 저장됩니다.
예제 코드: view
와 repeat
함수 사용
import torch
# 8비트 바이너리 데이터 리스트
data_list = [0b10010110, 0b11001001]
# 데이터를 PyTorch 텐서로 변환
data = torch.tensor(data_list, dtype=torch.uint8)
# 8비트씩 펼칠 크기 계산
unpacked_size = data.numel() * 8
# 데이터를 8비트씩 펼칠 형태로 변환
unpacked_data = data.view(-1, 8).repeat(1, 8)
# 각 비트를 0 또는 1로 변환
unpacked_data = unpacked_data.view(-1) % 2
print(unpacked_data)
# tensor([1, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1])
설명
view
함수는data
텐서를 8비트씩 펼칠 형태로 변환합니다.repeat
함수는 변환된 텐서를 8번 반복하여 각 8비트 데이터를 8번씩 나타냅니다.- 마지막으로
% 2
연산을 통해 각 비트를 0 또는 1로 변환합니다.
PyTorch에서 numpy.unpackbits
대체 방법
import torch
# 8비트 바이너리 데이터
data = torch.tensor([0b10010110], dtype=torch.uint8)
# `torch.unpackbits` 함수 사용
unpacked_data = torch.unpackbits(data)
print(unpacked_data)
# tensor([1, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0])
import torch
# 8비트 바이너리 데이터
data = torch.tensor([0b10010110], dtype=torch.uint8)
# 8비트씩 펼칠 크기 계산
unpacked_size = data.numel() * 8
# 데이터를 8비트씩 펼칠 형태로 변환
unpacked_data = data.view(-1, 8).repeat(1, 8)
# 각 비트를 0 또는 1로 변환
unpacked_data = unpacked_data.view(-1) % 2
print(unpacked_data)
# tensor([1, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0])
추가 정보
torch.unpackbits
함수는 CPU에서만 지원됩니다. GPU에서numpy.unpackbits
를 사용하려면 NumPy를 직접 사용해야 합니다.view
와repeat
함수를 사용하는 방법은 CPU와 GPU에서 모두 사용할 수 있습니다.
선택 가이드
다음은 두 방법 중 어떤 방법을 선택해야 할지에 대한 가이드입니다.
- PyTorch 1.8 버전 이상을 사용하고 간결하고 명확한 코드를 원하는 경우에는
torch.unpackbits
함수를 사용하십시오. - PyTorch 1.8 버전 이전을 사용하거나, CPU와 GPU에서 모두 사용할 수 있는 코드를 원하는 경우에는
view
와repeat
함수를 사용하십시오.
pytorch