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Tensor

PyTorch에서의 Tensor는 Torch에서와 거의 동일하게 동작합니다.

초기화되지 않은 (5 x 7) 크기의 Tensor를 생성합니다:

import torch
a = torch.empty(5, 7, dtype=torch.float)

평균 0, 분산 1의 정규분포를 따르는 무작위 숫자로 double Tensor를 초기화합니다:

a = torch.randn(5, 7, dtype=torch.double)
print(a)
print(a.size())

Note

torch.Size 는 튜플(tuple)과 같으며, 모든 튜플 연산에 사용할 수 있습니다.

바꿔치기(In-place) / 반환하기(Out-of-place)

모든 바꿔치기 연산은 _ 접미사를 갖고 있다는 것이 첫번째 차이점입니다. 예를 들어, add 는 연산 결과를 돌려주는 반환하기 버전이고, add_ 는 (호출한 Tensor의 값이 바뀌는) 바꿔치기 버전입니다.

a.fill_(3.5)
# a의 값이 3.5로 바꿔치기 됩니다.

b = a.add(4.0)
# a는 여전히 3.5입니다.
# 3.5 + 4.0 = 7.5의 값이 반환되어 새로운 tensor b가 됩니다.

print(a, b)

narrow 와 같은 일부 연산들은 바꿔치기 버전을 갖지 않기 때문에 .narrow_ 는 존재하지 않습니다. 또한, fill_ 은 반환하기 버전을 갖지 않기 떄문에 역시 .fill 도 존재하지 않습니다.

0-인덱스(Zero Indexing)

또 다른 차이점은 Tensor의 인덱스는 0부터 시작(0-인덱스)한다는 점입니다. (Lua에서 tensor는 1-인덱스를 갖습니다.)

b = a[0, 3]  # a의 첫번째 행, 4번째 열을 선택합니다

Python의 슬라이싱으로도 Tensor를 인덱스 할 수 있습니다.

b = a[:, 3:5]  # a의 모든 행과 4번째와 5번째 열을 선택합니다

카멜표기법(Camel case) 없음

그 외에도 카멜표기법을 사용하지 않는 사소한 차이가 있습니다. 일례로 indexAddindex_add_ 라고 표기합니다.

x = torch.ones(5, 5)
print(x)
z = torch.empty(5, 2)
z[:, 0] = 10
z[:, 1] = 100
print(z)
x.index_add_(1, torch.tensor([4, 0], dtype=torch.long), z)
print(x)

NumPy 변환(bridge)

Torch Tensor를 NumPy 배열로 변환하거나, 그 반대로 하는 것은 매우 쉽습니다. Torch Tensor와 NumPy 배열은 저장 공간을 공유하기 때문에, 하나를 변경하면 다른 하나도 변경됩니다.

Torch Tensor를 NumPy 배열로 변환하기

a = torch.ones(5)
print(a)
b = a.numpy()
print(b)
a.add_(1)
print(a)
print(b)    # NumPy 배열의 값이 어떻게 바뀌었는지 확인하세요

NumPy 배열을 Torch Tensor로 변환하기

import numpy as np
a = np.ones(5)
b = torch.from_numpy(a)
np.add(a, 1, out=a)
print(a)
print(b)  # NumPy 배열이 Torch Tensor 값을 자동으로 바꾼 것을 확인하세요

CharTensor를 제외한 CPU 상의 모든 Tensor는 NumPy로의 변환을 지원하며, (NumPy에서 Tensor로의) 반대 변환도 지원합니다.

CUDA Tensor

PyTorch에서 CUDA Tensor는 멋지고 쉽습니다. 그리고 CUDA Tensor를 CPU에서 GPU로 옮겨도 기본 형식(underlying type)은 유지됩니다.

# 이 코드는 CUDA가 사용 가능한 환경에서만 실행됩니다.
if torch.cuda.is_available():

    # LongTensor를 생성하고 이를 GPU 상의 torch.cuda.LongTensor로 옮깁니다.
    a = torch.full((10,), 3, device=torch.device("cuda"))
    print(type(a))
    b = a.to(torch.device("cpu"))
    # CPU로 다시 전송을 하면, torch.LongTensor로 되돌아옵니다.

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