tensor 와 matrix 의 차이, 텐서와 메트릭스의 차이
tensor 와 matrix 의 차이, 텐서와 메트릭스의 차이 행렬(matrix)은 2차원의 숫자 배열로, 행과 열로 구성된 격자 형태를 가집니다. 행렬은 선형 대수학에서 많이 사용되며, 선형 변환, 연립 방정식의 해 등 다양한 문제를 풀 때 유용하게 사용됩니다. # 예시 [ 1 2 ] [ 3 4 ] 텐서(tensor)는 일반화된 다차원 배열로, 행렬의 확장 개념으로 생각할 수 있습니다. 텐서는 0차원(스칼라), 1차원(벡터), 2차원(행렬) 및 그 이상의 차원을 가질 수 있습니다. 따라서 스칼라, 벡터, 행렬 모두 텐서의 특수한 경우입니다. 텐서는 주로 신경망, 물리학, 기계학습 등의 분야에서 다차원 데이터를 처리하는 데 사용됩니다. # 예시 [ [ [ 1, 2 ], [ 3, 4 ] ], [ [ 5, ..
2023. 4. 12.
파이토치 최대값, 최소값 필터링 clamp()
파이토치 최대값, 최소값 필터링, clamp()¶ In [10]: import torch a = torch.FloatTensor([1, 4, 6, 8, 10, 14]) a Out[10]: tensor([ 1., 4., 6., 8., 10., 14.]) clamp(텐서, min=최소값, max=최대값) 최소값보다 작은 값은 최소값으로 변경, 최대값보다 큰 값은 최대값으로 변경 In [12]: out = torch.clamp(a, min=4, max=10) print(out) tensor([ 4., 4., 6., 8., 10., 10.])
2023. 4. 9.
