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텐서(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 제외하면 NumPy 의 ndarray와 유사합니다. 실제로 텐서와 NumPy 배열(array)은 종종 동일한 내부(underly) 메모리를 공유할 수 있어 데이터를 복수할 필요가 없습니다. (NumPy 변환(Bridge) 참고) 텐서는 또한 (Autograd 장에서 살펴볼) 자동 미분(automatic differentiation)에 최적화되어 있습니다. ndarray에 익숙하다면 Tensor API를 바로 사용할 수 있을 것입니다. 아니라면, 아래 내용을 함께 보시죠!

import torch
import numpy as np

텐서(tensor) 초기화

텐서는 여러가지 방법으로 초기화할 수 있습니다. 다음 예를 살펴보세요:

데이터로부터 직접(directly) 생성하기

데이터로부터 직접 텐서를 생성할 수 있습니다. 데이터의 자료형(data type)은 자동으로 유추합니다.

data = [[1, 2],[3, 4]]
x_data = torch.tensor(data)

NumPy 배열로부터 생성하기

텐서는 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")

Out:

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

Random Tensor:
 tensor([[0.3516, 0.5723],
        [0.8038, 0.6293]])

무작위(random) 또는 상수(constant) 값을 사용하기:

shape 은 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}")

Out:

Random Tensor:
 tensor([[0.0324, 0.6214, 0.9606],
        [0.7501, 0.6703, 0.3289]])

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}")

Out:

Shape of tensor: torch.Size([3, 4])
Datatype of tensor: torch.float32
Device tensor is stored on: cpu

텐서 연산(Operation)

전치(transposing), 인덱싱(indexing), 슬라이싱(slicing), 수학 계산, 선형 대수, 임의 샘플링(random sampling) 등, 100가지 이상의 텐서 연산들을 여기 에서 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. .to 메소드를 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 이동합니다
if torch.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('First row: ',tensor[0])
print('First column: ', tensor[:, 0])
print('Last column:', tensor[..., -1])
tensor[:,1] = 0
print(tensor)

Out:

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 합치기 torch.cat 을 사용하여 주어진 차원에 따라 일련의 텐서를 연결할 수 있습니다. torch.cat 과 미묘하게 다른 또 다른 텐서 결합 연산인 torch.stack 도 참고해보세요.

t1 = torch.cat([tensor, tensor, tensor], dim=1)
print(t1)

Out:

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.
y1 = tensor @ tensor.T
y2 = tensor.matmul(tensor.T)

y3 = torch.rand_like(tensor)
torch.matmul(tensor, tensor.T, out=y3)


# 요소별 곱(element-wise product)을 계산합니다. z1, z2, z3는 모두 같은 값을 갖습니다.
z1 = tensor * tensor
z2 = tensor.mul(tensor)

z3 = torch.rand_like(tensor)
torch.mul(tensor, tensor, out=z3)

단일-요소(single-element) 텐서 텐서의 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))

Out:

12.0 <class 'float'>

바꿔치기(in-place) 연산 연산 결과를 피연산자(operand)에 저장하는 연산을 바꿔치기 연산이라고 부르며, _ 접미사를 갖습니다. 예를 들어: x.copy_(y)x.t_()x 를 변경합니다.

print(tensor, "\n")
tensor.add_(5)
print(tensor)

Out:

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.]])

Note

바꿔치기 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}")

Out:

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}")

Out:

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}")

Out:

t: tensor([2., 2., 2., 2., 2.], dtype=torch.float64)
n: [2. 2. 2. 2. 2.]

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