코딩걸음마

우선 tensor의 이해를 쉽게 하기 위해 , 기초 부터 정의해보자 해당 Tensor에 존재하는 data 수는 K*n*m 개이다 1. 기본연산1 아래의 코드를 그림으로 표현하면 다음과 같다 a = torch.FloatTensor([[1, 2], [3, 4]]) b = torch.FloatTensor([[1, 1], [1, 1]]) 1-1. + 더하기 연산 a + b tensor([[2., 3.], [4., 5.]]) 1-2. - 빼기 연산 a - b tensor([[-1., 0.], [ 0., 1.]]) 1-3. x 곱하기 연산 a * b tensor([[1., 2.], [3., 4.]]) 물론 **와 같이 지수연산도 가능하다. 1-4. / 나누기 연산 a = torch.FloatTensor([[1, 2..

1. Pytorch의 Tensor Allocation import torch #실수 tensor 생성 ft = torch.FloatTensor([[1, 2], [3, 4]]) #정수 tensor 생성 lt = torch.LongTensor([[1, 2], [3, 4]]) #byte tensor 생성 (0과 1로 구성) bt = torch.ByteTensor([[1, 0], [0, 1]]) #garbage tensor 임의의 값을 포함하는(실수) 텐서 생성 x = torch.FloatTensor(10, 5) #(행, 열) output------------------------------------------------------------ #tensor([[2.7444e+20, 2.8298e+20, 1.1..