R, Python 분석과 프로그래밍의 친구 (by R Friend)

이번 포스팅에서는 PyTorch 의 자료구조인 tensor가 무엇이고, tensor 객체를 만드는 방법(how to create a PyTorch tensor objects)을 소개하겠습니다. 

(1) 텐서(tensor)는 무엇인가? 

(2) PyTorch 텐서 만들고 속성정보 조회하기

(3) 0(zeros), 1(ones)로 채워진 텐서, 빈 텐서(empty tensor) 만들기

(1) 텐서(tensor)는 무엇인가? 

텐서(tensor) 는 PyTorch의 가장 기본적인 데이터 유형으로서, NumPy의 다차원 배열인 ndarray 와 유사합니다. 

스칼라(Scalar)는 0 차원의 텐서, 벡터(Vector)는 1 차원의 텐서, 행렬(Matrix)은 2 차원의 텐서, 그리고 3차원 이상의 다차원 행렬은 다차원 텐서입니다. PyTorch의 텐서는 스칼라, 벡터, 행렬 및 다차원 텐서를 모두 아우르는 일반화된 데이터 구조를 말합니다. 

PyTorch 로 GPU를 사용해서 다차원 행렬을 가지고 병렬처리를 하려면 텐서 객체로 데이터를 변환해야 합니다. 

텐서 내의 데이터 원소는 모두 같은 데이터 유형이어야 합니다. (가령, 모두 float 이거나, int 이거나 동일해야 함.)

(2) PyTorch 텐서 만들고 속성정보 조회하기

(2-1) 리스트(List)에 대해 torch.tensor(a list) 로 텐서 만들기

import torch

## creating a tensor object with a list of lists
x = torch.tensor([[1., 2., 3.]])

print(x)
# tensor([[1., 2., 3.]])

(2-2) NumPy의 다차원 array 를 torch.tensor(np.array) 로 텐서로 변환하기

## creating a tensor object with numpy array
import numpy as np

y = np.array([[1., 2., 3.], [4., 5., 6.]])
z = torch.tensor(y)

print(z)
# tensor([[1., 2., 3.],
#         [4., 5., 6.]], dtype=torch.float64)

(2-3) 텐서의 형태(shape)와 데이터 유형(dtype) 속성정보 조회하기

## accessing the Shape and DataType of a tensor

print(x.shape)
# torch.Size([1, 3])

print(x.dtype)
# torch.float32

(3) 0(zeros), 1(ones)로 채워진 텐서, 빈 텐서(empty tensor) 만들기

(3-1) 0 으로 채워진 텐서 만들기 : torch.zeros(size)

## generating a tensor object with zeros
torch.zeros((2, 4))

# tensor([[0., 0., 0., 0.],
#         [0., 0., 0., 0.]])

(3-2) 1 로 채워진 텐서 만들기 : torch.ones(size)

## generating a tensor object with ones
torch.ones((2, 4))

# tensor([[1., 1., 1., 1.],
#         [1., 1., 1., 1.]])

(3-3) 빈 텐서 만들기 : torch.empty(size)

## generating a tensor filled with uninitialized data.
torch.empty((2, 4))

# tensor([[0., 0., 0., 0.],
#         [0., 0., 0., 0.]])

이번 포스팅이 많은 도움이 되었기를 바랍니다. 

행복한 데이터 과학자 되세요! :-)