PyTorch의 Tensor 연산 퀵 레퍼런스

이 글은 PyTorch를 이용한 딥러닝 개발 시에 Tensor 연산에 대한 내용을 빠르게 참조하기 위해 정리한 글입니다.

#1. 난수값으로 구성된 2×3 텐서 생성

#2. 정규분포 난수값으로 구성된 2×3 텐서 생성

#3. [0,10) 까지의 정수형 난수값으로 구성된 2×3 텐서 생성

#4. 0으로 채워진 2×3 텐서 생성

#5. 다른 텐서의 형상과 동일한 Zero 텐서 생성하기

#6. 1로 채워진 2×3 텐서 생성하기

#7. 다른 텐서의 형상과 동일한 1값으로 구성된 텐서 생성하기

#8. 텐서의 타입 얻기

#9. 요소값을 정수형 값으로 변환한 텐서 생성하기

#10. 넘파이 배열로부터 텐서 만들기, 텐서로부터 넘파이 배열 만들기

#11. 요소값 배열을 통해 실수형 텐서 만들기

#12. 텐서를 GPU에, 또는 CPU로 옮기기

#13. 텐서의 크기

#14. 텐서의 요소값 접근

#15. 인덱스값으로 지정된 요소값으로 구성된 새로운 텐서 생성하기(값 복사됨)

#16. 마스크 텐서로 새로운 텐서 생성하기

#17. 2개의 텐서 결합하기

#18. 2개의 텐서 결합하기(stack 함수)

#19. 하나의 텐서를 n개로 분해하기

#20. 하나의 텐서를 분리하기

#21. 1개 요소를 갖는 축 제거

#22. unsqueeze 연산

#23. 다양한 분포를 갖는 텐서 만들기

#24. 텐서간의 합

#25. 텐서의 브로드케스트 합

#26. 텐서 요소간의 곱

#27. 텐서 요소간의 나누기

#28. 텐서 요소의 제곱

#29. 텐서 요소의 지수 연산

#30. 텐서 요소의 로그 연산

#31. 행렬곱

#32. 배치 행렬곱 연산(맨 앞에 batch 차원은 유지하면서 뒤에 요소들의 행렬곱)

#33. 벡터의 내적

#34. 텐서의 전치

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