참고Clickhereto download the full example code파이토치(PyTorch) 기본 익히기||빠른 시작||텐서(Tensor)||Dataset과 Dataloader||변형(Transform)||신경망 모델 구성하기||Autograd||최적화(Optimization)||모델 저장하고 불러오기텐서(Tensor)¶텐서(tensor)는 배열(array)이나 행렬(matrix)과 매우 유사한 특수한 자료구조입니다.
PyTorch에서는 텐서를 사용하여 모델의 입력(input)과 출력(output), 그리고 모델의 매개변수들을 부호화(encode)합니다.텐서는 GPU나 다른 하드웨어 가속기에서 실행할 수 있다는 점만 제외하면NumPy의 ndarray와 유사합니다.
실제로 텐서와 NumPy 배열(array)은 종종 동일한 내부(underly) 메모리를 공유할 수 있어 데이터를 복사할 필요가 없습니다. (NumPy 변환(Bridge)참고)
텐서는 또한 (Autograd장에서 살펴볼) 자동 미분(automatic differentiation)에 최적화되어 있습니다.
ndarray에 익숙하다면 Tensor API를 바로 사용할 수 있을 것입니다. 아니라면, 아래 내용을 함께 보시죠!importtorchimportnumpyasnp텐서(tensor) 초기화¶텐서는 여러가지 방법으로 초기화할 수 있습니다. 다음 예를 살펴보세요:데이터로부터 직접(directly) 생성하기데이터로부터 직접 텐서를 생성할 수 있습니다. 데이터의 자료형(data type)은 자동으로 유추합니다.data=[[1,2],[3,4]]x_data=torch.tensor(data)NumPy 배열로부터 생성하기텐서는 NumPy 배열로 생성할 수 있습니다. (그 반대도 가능합니다 -NumPy 변환(Bridge)참고)np_array=np.array(data)x_np=torch.from_numpy(np_array)다른 텐서로부터 생성하기:명시적으로 재정의(override)하지 않는다면, 인자로 주어진 텐서의 속성(모양(shape), 자료형(datatype))을 유지합니다.x_ones=torch.ones_like(x_data)# x_data의 속성을 유지합니다.print(f"Ones Tensor:\n{x_ones}\n")x_rand=torch.rand_like(x_data,dtype=torch.float)# x_data의 속성을 덮어씁니다.print(f"Random Tensor:\n{x_rand}\n")Ones Tensor:
 tensor([[1, 1],
        [1, 1]])

Random Tensor:
 tensor([[0.8823, 0.9150],
        [0.3829, 0.9593]])무작위(random) 또는 상수(constant) 값을 사용하기:shape은 텐서의 차원(dimension)을 나타내는 튜플(tuple)로, 아래 함수들에서는 출력 텐서의 차원을 결정합니다.shape=(2,3,)rand_tensor=torch.rand(shape)ones_tensor=torch.ones(shape)zeros_tensor=torch.zeros(shape)print(f"Random Tensor:\n{rand_tensor}\n")print(f"Ones Tensor:\n{ones_tensor}\n")print(f"Zeros Tensor:\n{zeros_tensor}")Random Tensor:
 tensor([[0.3904, 0.6009, 0.2566],
        [0.7936, 0.9408, 0.1332]])

Ones Tensor:
 tensor([[1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.]])

Zeros Tensor:
 tensor([[0., 0., 0.],
        [0., 0., 0.]])텐서의 속성(Attribute)¶텐서의 속성은 텐서의 모양(shape), 자료형(datatype) 및 어느 장치에 저장되는지를 나타냅니다.tensor=torch.rand(3,4)print(f"Shape of tensor:{tensor.shape}")print(f"Datatype of tensor:{tensor.dtype}")print(f"Device tensor is stored on:{tensor.device}")Shape of tensor: torch.Size([3, 4])
Datatype of tensor: torch.float32
Device tensor is stored on: cpu텐서 연산(Operation)¶전치(transposing), 인덱싱(indexing), 슬라이싱(slicing), 수학 계산, 선형 대수,
임의 샘플링(random sampling) 등, 100가지 이상의 텐서 연산들을여기에서 확인할 수 있습니다.각 연산들은 (일반적으로 CPU보다 빠른) GPU에서 실행할 수 있습니다. Colab을 사용한다면,
Edit > Notebook Settings 에서 GPU를 할당할 수 있습니다.기본적으로 텐서는 CPU에 생성됩니다..to메소드를 사용하면 (GPU의 가용성(availability)을 확인한 뒤)
GPU로 텐서를 명시적으로 이동할 수 있습니다. 장치들 간에 큰 텐서들을 복사하는 것은 시간과 메모리 측면에서 비용이
많이든다는 것을 기억하세요!# GPU가 존재하면 텐서를 이동합니다iftorch.cuda.is_available():tensor=tensor.to("cuda")목록에서 몇몇 연산들을 시도해보세요.
NumPy API에 익숙하다면 Tensor API를 사용하는 것은 식은 죽 먹기라는 것을 알게 되실 겁니다.NumPy식의 표준 인덱싱과 슬라이싱:tensor=torch.ones(4,4)print(f"First row:{tensor[0]}")print(f"First column:{tensor[:,0]}")print(f"Last column:{tensor[...,-1]}")tensor[:,1]=0print(tensor)First row: tensor([1., 1., 1., 1.])
First column: tensor([1., 1., 1., 1.])
Last column: tensor([1., 1., 1., 1.])
tensor([[1., 0., 1., 1.],
        [1., 0., 1., 1.],
        [1., 0., 1., 1.],
        [1., 0., 1., 1.]])텐서 합치기torch.cat을 사용하여 주어진 차원에 따라 일련의 텐서를 연결할 수 있습니다.torch.cat과 미묘하게 다른 텐서 결합 연산자(tensor joining operator)인torch.stack도 참고해보세요.t1=torch.cat([tensor,tensor,tensor],dim=1)print(t1)tensor([[1., 0., 1., 1., 1., 0., 1., 1., 1., 0., 1., 1.],
        [1., 0., 1., 1., 1., 0., 1., 1., 1., 0., 1., 1.],
        [1., 0., 1., 1., 1., 0., 1., 1., 1., 0., 1., 1.],
        [1., 0., 1., 1., 1., 0., 1., 1., 1., 0., 1., 1.]])산술 연산(Arithmetic operations)# 두 텐서 간의 행렬 곱(matrix multiplication)을 계산합니다. y1, y2, y3은 모두 같은 값을 갖습니다.# ``tensor.T`` 는 텐서의 전치(transpose)를 반환합니다.y1=tensor@tensor.Ty2=tensor.matmul(tensor.T)y3=torch.rand_like(y1)torch.matmul(tensor,tensor.T,out=y3)# 요소별 곱(element-wise product)을 계산합니다. z1, z2, z3는 모두 같은 값을 갖습니다.z1=tensor*tensorz2=tensor.mul(tensor)z3=torch.rand_like(tensor)torch.mul(tensor,tensor,out=z3)tensor([[1., 0., 1., 1.],
        [1., 0., 1., 1.],
        [1., 0., 1., 1.],
        [1., 0., 1., 1.]])단일-요소(single-element) 텐서텐서의 모든 값을 하나로 집계(aggregate)하여 요소가 하나인 텐서의 경우,item()을 사용하여 Python 숫자 값으로 변환할 수 있습니다:agg=tensor.sum()agg_item=agg.item()print(agg_item,type(agg_item))12.0 <class 'float'>바꿔치기(in-place) 연산연산 결과를 피연산자(operand)에 저장하는 연산을 바꿔치기 연산이라고 부르며,_접미사를 갖습니다.
예를 들어:x.copy_(y)나x.t_()는x를 변경합니다.print(f"{tensor}\n")tensor.add_(5)print(tensor)tensor([[1., 0., 1., 1.],
        [1., 0., 1., 1.],
        [1., 0., 1., 1.],
        [1., 0., 1., 1.]])

tensor([[6., 5., 6., 6.],
        [6., 5., 6., 6.],
        [6., 5., 6., 6.],
        [6., 5., 6., 6.]])참고바꿔치기 연산은 메모리를 일부 절약하지만, 기록(history)이 즉시 삭제되어 도함수(derivative) 계산에 문제가 발생할 수 있습니다.
따라서, 사용을 권장하지 않습니다.NumPy 변환(Bridge)¶CPU 상의 텐서와 NumPy 배열은 메모리 공간을 공유하기 때문에, 하나를 변경하면 다른 하나도 변경됩니다.텐서를 NumPy 배열로 변환하기¶t=torch.ones(5)print(f"t:{t}")n=t.numpy()print(f"n:{n}")t: tensor([1., 1., 1., 1., 1.])
n: [1. 1. 1. 1. 1.]텐서의 변경 사항이 NumPy 배열에 반영됩니다.t.add_(1)print(f"t:{t}")print(f"n:{n}")t: tensor([2., 2., 2., 2., 2.])
n: [2. 2. 2. 2. 2.]NumPy 배열을 텐서로 변환하기¶n=np.ones(5)t=torch.from_numpy(n)NumPy 배열의 변경 사항이 텐서에 반영됩니다.np.add(n,1,out=n)print(f"t:{t}")print(f"n:{n}")t: tensor([2., 2., 2., 2., 2.], dtype=torch.float64)
n: [2. 2. 2. 2. 2.]Total running time of the script:( 0 minutes  0.011 seconds)DownloadPythonsourcecode:tensorqs_tutorial.pyDownloadJupyternotebook:tensorqs_tutorial.ipynbGallery generated by Sphinx-Gallery