1️⃣ Lab Video
2️⃣ Lab slide
3️⃣ Lab code

Other Basic Ops

View (Reshape)

View는 Numpy에서의 Reshape와 같은 역할을 하며, 전체 텐서의 크기를 변경해주는 역할을 합니다.
두번째 단락에서 첫 번째 단락의 [2,2,3]의 3차원 텐서를 view[-1,3]을 통해 변경한 결과 [4,3]가 나온 것을 확인할 수 있습니다.
여기서 view[-1,3]가 의미하는 바는 [?, 3]의 크기로 텐서를 바꾸어달라는 의미이며, ?에 해당하는 부분은 PyTorch에 역할을 맡겨 자동으로 크기를 변경해줍니다.
또한 세번째 단락처럼 텐서의 차원을 유지하며, 크기를 바꿀수도있습니다.
[2,2,3]을 [?,1,3] 사이즈로 크기를 변경해달라고 하는 의미입니다.
그래서 최종적으로 [4,1,3]이 되는 것을 알 수 있습니다.
여기서 ?가 4로 되는 이유가 궁금하실겁니다.
그 이유는View는 기존적으로 변경 전과 변경 후의 텐서 안의 원소의 개수가 유지되어야한다는 규칙이 있기 때문입니다. 그 결과 2x2x3 = 12, 4x3 = 12, 4x1x3 = 12 모두 원소의 개수는 변함이 없는 것을 알 수 있습니다.

Squeeze

Squeeze는 단어 자체가 의미하는 바 그대로 짜다라는 의미를 나타냅니다.
차원을 줄이는 기능을 하며, 차원이 1인 경우에만 동작합니다.
예시로 2차원 벡터 [3,1]가 [3,] 1차원 벡터가 된 것을 알 수 있습니다.

Unsqueeze

Squeeze와는 정확하게 반대의 기능이며, 해당 함수는 특정 위치에 1인 차원을 추가합니다.
특정 위치의 차원을 사용자가 지정하며, unsqueeze(0)은 첫 번째 차원에 1인 차원을 추가하여 [3]이 [1,3]으로 변경된 결과를 확인할 수 있습니다.
물론 해당 결과는 view[1,-1]로도 동일한 결과를 얻을 수 있습니다.
unsqueeze(1)는 두 번째 차원에 1인 차원을 추가하겠다는 의미이기에 [3]이 [1,3]으로 변경된 것을 알 수 있으며, 이를 통해 unqueeze에 사용되는 0,1은 차원의 index 번호임을 눈치채셨을 겁니다!
인덱스 번호를 매개변수로 받아 동작한 다는 것을 알게되었으니, 당연히 -1도 동작함을 마지막 단락에서 확인할 수 있으며, 마지막 차원에 1을 추가하게 됩니다.

추가 : view(), squeeze(), unsqueeze()는 텐서의 원소 수를 그대로 유지하면서 모양과 차원을 조절합니다.

Type Casting

Tensor에는 위와 같이 자료형이 데이터형별로 정의되어 있습니다.

float()를 붙이면 기존의 long 타입의 텐서가 형변환을 하는 것을 확인할 수 있습니다.
이러한 형변환을 PyTorch에서는 제공하고 있으며, 학습에 필요한 데이터 형을 곧바로 사용할 수 있다는 이점이 있습니다.

Concatenate

딥러닝을 학습시키기 위해서 여러 개의 Tensor를 합치는 것은 비일비재한 일이며, 이번에는 두개의 텐서를 합치는 방법을 알아보겠습니다!
먼저 여기서 0(세로),1(가로)은 차원을 의미하며 차원의 방향을 의미합니다.
(왜 방향이 저렇게 정해지는 지에 대해서는 링크에 설명되어 있으니 읽어보심이 좋습니다.)
연결하고자 하는 텐서를 주어준 후 차원의 방향을 매개변수로 지정하여 원하는 합쳐진 Tensor를 얻을 수 있었습니다!

Stacking

연결을 하는 또 다른 방법인 Stacking입니다. 때로는 연결을 하는 것보다 스택킹이 더 편리할 때가 있는데, 이는 스택킹이 많은 연산을 포함하고 있기 때문입니다.
두번째 단락에서 차원을 지정해준 것과 아닌 것의 결과가 비교되어 있습니다.
여기서도 마찬가지로 dim을 통해서 쌓이는 방향을 매개변수로 받아 동작함을 알 수 있습니다.
추가적으로 마지막 단락에서는 Stack() 함수의 축약된 연산을 보여주고 있으며, 동일한 결과를 얻을 수 있습니다.

Ones and Zeros

In-place Operation

mul(), mul_() 모두 동일한 연산이지만 가장 큰 차이점은 기존의 값의 Update 유무입니다. mul_()은 기존의 값을 Update하여 값을 수정하지만, mul()은 Update를 하지않고 계산 후 사라지는 것을 확인하였습니다.

참조

PyTorch로 시작하는 딥러닝 입문 - https://wikidocs.net/52460
모두를 위한 딥러닝 시즌2 PyTorch - https://github.com/deeplearningzerotoall/PyTorch