torch.Tensor.add_에 대한 심층 분석

torch.Tensor.add_는 파이토치에서 두 텐서를 더하는 데 사용되는 메서드입니다. torch.add와 유사하지만, 핵심적인 차이점은 inplace 연산을 지원한다는 것입니다. 즉, 결과 텐서를 원본 텐서 중 하나에 직접 저장하여 메모리 효율성을 높일 수 있습니다.

torch.Tensor.add_ 작동 방식

torch.Tensor.add_는 다음과 같은 방식으로 작동합니다.

1. 입력: 두 개의 텐서 a와 b를 입력으로 받습니다.
2. 크기 확인: 두 텐서의 크기가 일치하는지 확인합니다. 크기가 일치하지 않으면 오류가 발생합니다.
3. 연산: a와 b의 각 원소를 더하여 결과 텐서를 생성합니다.
4. 저장: 결과 텐서를 a 또는 b 중 하나에 직접 저장합니다.

import torch

# 두 개의 텐서 생성
a = torch.tensor([1, 2, 3])
b = torch.tensor([4, 5, 6])

# `a`에 `b`를 더하여 결과를 `a`에 저장
a.add_(b)

# 결과 확인
print(a)  # 결과: tensor([5, 7, 9])

torch.Tensor.add_ vs torch.add

• torch.Tensor.add_는 inplace 연산을 수행하기 때문에 원본 텐서가 변경됩니다.
• 두 텐서의 크기가 일치해야 합니다.
• 결과 텐서의 타입은 입력 텐서의 타입과 일치합니다.

추가 정보

torch.Tensor.add_ 예제 코드

기본적인 덧셈

import torch

# 두 개의 텐서 생성
a = torch.tensor([1, 2, 3])
b = torch.tensor([4, 5, 6])

# `a`에 `b`를 더하여 결과를 `a`에 저장
a.add_(b)

# 결과 확인
print(a)  # 결과: tensor([5, 7, 9])

스칼라 값 더하기

# 텐서에 스칼라 값 5를 더하여 결과를 `a`에 저장
a.add_(5)

# 결과 확인
print(a)  # 결과: tensor([10, 12, 14])

다른 텐서와의 덧셈 (Broadcasting)

# 크기가 다른 두 텐서 생성
a = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
b = torch.tensor([5, 6])

# `a`에 `b`를 더하여 결과를 `a`에 저장
a.add_(b)

# 결과 확인
print(a)  # 결과: tensor([[6, 8], [9, 10]])

Inplace 연산을 사용하지 않는 덧셈

# `a`와 `b`를 더하여 결과를 새로운 텐서에 저장
c = a.add(b)

# 결과 확인
print(c)  # 결과: tensor([[6, 8], [9, 10]])

연산 결과 확인

# `a`의 값이 변경되었는지 확인
print(a)  # 결과: tensor([[6, 8], [9, 10]])

# `c`의 값 확인
print(c)  # 결과: tensor([[6, 8], [9, 10]])

• 텐서의 특정 차원에만 덧셈 수행
• 텐서의 각 원소에 다른 연산 수행
• 조건부 덧셈 수행

torch.Tensor.add_ 대체 방법

torch.add

• 장점:
  • Outplace 연산을 사용하여 원본 텐서를 변경하지 않습니다.
  • 결과 텐서를 별도로 저장할 필요가 없습니다.
• 단점:

+ 연산자

• 장점:
• 단점:

torch.nn.functional.add

• 장점:

직접적인 for 루프 구현

• 장점:
• 단점:

NumPy 사용

• 장점:
• 단점:

선택 기준

• 메모리 효율성
• 코드 간결성
• 사용 편의성
• 추가 기능 필요 여부

예시

# `torch.add` 사용
c = torch.add(a, b)

# `+` 연산자 사용
c = a + b

# `torch.nn.functional.add` 사용
import torch.nn.functional as F
c = F.add(a, b)

# 직접적인 for 루프 구현
c = torch.empty_like(a)
for i in range(a.size(0)):
    for j in range(a.size(1)):
        c[i, j] = a[i, j] + b[i, j]

# NumPy 사용
import numpy as np
c = np.add(a.numpy(), b.numpy())