pytorch, tensorflow, numpy에서 Tensor, Array를 다루는 함수 모음

오늘은 pytorch, tensorflow, numpy에서 각 Tensor, Tensor, Array의 Dimension을 다루는 함수들을 알아보겠습니다.

 

오늘의 내용은 아래 목차와 같습니다. 해당 내용은 지속적으로 업데이트 예정입니다.

 

< INDEX >

 

1. pytorch function

 

2. tensorflow function

 

3. numpy function

 

4. 유사한 function 모음 표

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1. pytorch function

     1) torch.tensor(x).unsqueeze(i)

         - x의 tensor shape에서 원하는 i 자리에 1의 값을 가지는 dimension 추가.

         - ex) x =

     2)

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2. tensorflow function

     1) tf.expand_dims(x, axis=i)

         - x의 tensor shape에서 원하는 i 자리에 1의 값을 가지는 dimension 추가.

         - ex)

     2)

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3. numpy function

     1) np.expand_dims(x, axis=i)

         - x의 numpy array에서 원하는 i 자리에 1의 값을 가지는 dimension 추가.

         - ex)

     2) np.unique(np_array)

         - np_array의 element value를 중복되지 않는 유니크한 값들을 모두 출력.

         - normalization이나, softmax 등 적절하게 적용되었는지 value 값을 확인할 때 사용.

     3) np.where(np_array == int or float)

         - np_array에서 내가 찾고 싶은 int, float 값의 index 출력. 튜플 형태로 각 shape 차원마다 index로 출력

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4. 유사한 function 모음 표

순서	기능 설명	pytorch	tensorflow	numpy
1	원하는 Shape에 1의 Dimension 추가.	torch.tensor(x).unsqueeze(i)	tf.expand_dims(x, axis=i)	np.expand_dims(x, axis=i)
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