[PyTorch] Tensor와 NumPy

• 텐서 조작(Tensor Manipulation)에 대해 알아본다.

핵심키워드

• 텐서(Tensor)
• 넘파이(NumPy)
• 텐서 조작(Tensor Manipulation)

 

1. Tensor는 배열의 집합이다.
2. 차원의 수는 Rank와 같은말이다.
3. 배열의 차원에따라 불리는 이름이 달라진다.

 

PyTorch Tensor

 

 

 

torch.tensor로 tensor를 만들어낸후 torch.** 의 함수로 각종 계산을 할 수 있다.

 

TORCH.TENSOR.ADD

Tensor.add(other, *, alpha=1) → Tensor

Add a scalar or tensor to self tensor. If both alpha and other are specified, each element of other is scaled by alpha before being used.

When other is a tensor, the shape of other must be broadcastable with the shape of the underlying tensor

See torch.add()

 

torch.add — PyTorch 1.9.0 documentation

 

 

NumPy는 쉽게 Tensor를 표현할 수 있다?

일반적으로 1차원의 넘파이 array를 벡터(vector), 2차원을 행렬(matrix), 3차원부터는 텐서(tensor)라고 합니다. 넘파이 array의 차원이나 데이터 크기(개수)를 보기위해서

 

>> np.ndim      #3부터는 tensor라고 보면 된다

>> np.size

 

를 사용합니다.

 

 

텐서(Tensor)는 다차원 배열입니다. 넘파이(NumPy) ndarray 객체와 비슷하며, tf.Tensor 객체는 데이터 타입과 크기를 가지고 있습니다. 또한 tf.Tensor는 GPU와 같은 가속기 메모리에 상주할 수 있습니다. 텐서플로우는 텐서를 생성하고 이용할 수 있는 풍부한 연산 라이브러리(ex. tf.add, tf.matmul, tf.linalg.inv 등.)를 제공합니다. 이러한 연산은 자동으로 텐서를 파이썬 네이티브(native) 타입으로 변환합니다.

 

머신러닝 기초 (2) - NumPy 복습

 

[튜토리얼1] 텐서플로우 기본(텐서, tf.data.Dataset)

 

[인공지능 개념] Tensor란 무엇인가?