반응형 함수 설명/인공지능 (Pytorch)42 [PyTorch] 텐서 간의 나눗셈 연산: torch.div() 설명 소개 torch.div는 PyTorch에서 두 텐서 간의 요소별(element-wise) 나눗셈을 수행하는 함수입니다. 이 함수는 동일한 크기의 텐서끼리 나누거나, 스칼라 값을 텐서의 각 요소에 나눌 때 사용됩니다. torch.div는 벡터, 행렬, 다차원 텐서 등 다양한 차원의 텐서에 적용될 수 있으며, 딥러닝 모델에서 연산을 간편하게 수행하는 데 도움을 줍니다. 기본 사용법상세 설명torch.div(tensor1, tensor2)는 tensor1을 tensor2로 요소별로 나누는 연산을 수행합니다. 동일한 크기의 텐서에 대해 연산이 가능하며, 브로드캐스팅을 통해 크기가 다른 텐서 간의 연산도 지원합니다. 스칼라 나눗셈 텐서의 각 요소를 스칼라 값으로 나누려면 torch.div(tensor, valu.. 2024. 8. 24. [PyTorch] 텐서 간의 곱셈 연산: torch.mul() 설명 소개 torch.mul은 PyTorch에서 두 텐서 간의 요소별(element-wise) 곱셈을 수행하는 함수입니다. 이 함수는 동일한 크기의 텐서끼리 곱하거나, 스칼라 값을 텐서의 각 요소에 곱할 때 사용됩니다. torch.mul은 벡터, 행렬, 다차원 텐서 등 다양한 차원의 텐서에 적용될 수 있으며, 딥러닝 모델에서 연산을 간편하게 수행하는 데 도움을 줍니다. 기본 사용법상세 설명torch.mul(tensor1, tensor2)는 tensor1과 tensor2의 요소별 곱셈을 수행합니다. 동일한 크기의 텐서에 대해 연산이 가능하며, 브로드캐스팅을 통해 크기가 다른 텐서 간의 연산도 지원합니다. 스칼라 곱셈 텐서에 스칼라 값을 곱하려면 torch.mul(tensor, value)를 사용할 수 있습니다.. 2024. 8. 24. [PyTorch] 텐서 간의 뺄셈 연산: torch.sub() 설명 소개 torch.sub는 PyTorch에서 두 텐서 간의 요소별(element-wise) 뺄셈을 수행하는 함수입니다. 이 함수는 동일한 크기의 텐서끼리 빼거나, 스칼라 값을 텐서의 각 요소에서 뺄 때 사용됩니다. torch.sub는 벡터, 행렬, 다차원 텐서 등 다양한 차원의 텐서에 적용될 수 있으며, 딥러닝 모델에서 연산을 간편하게 수행하는 데 도움을 줍니다. 기본 사용법상세 설명torch.sub(tensor1, tensor2)는 tensor1에서 tensor2를 요소별로 빼는 연산을 수행합니다. 동일한 크기의 텐서에 대해 연산이 가능하며, 브로드캐스팅을 통해 크기가 다른 텐서 간의 연산도 지원합니다.스칼라 뺄셈 텐서에서 스칼라 값을 빼려면 torch.sub(tensor, value)를 사용할 수 있.. 2024. 8. 24. [PyTorch] 텐서 간의 더하기 연산: torch.add() 설명 소개 torch.add는 PyTorch에서 두 텐서 간의 요소별(element-wise) 덧셈을 수행하는 함수입니다. 이 함수는 동일한 크기의 텐서끼리 더하거나, 스칼라 값을 텐서의 각 요소에 더할 때 사용됩니다. torch.add는 벡터, 행렬, 다차원 텐서 등 다양한 차원의 텐서에 적용될 수 있으며, 딥러닝 모델에서 연산을 간편하게 수행하는 데 도움을 줍니다. 기본 사용법상세 설명torch.add(tensor1, tensor2)는 tensor1과 tensor2의 요소별 덧셈을 수행합니다.동일한 크기의 텐서에 대해 연산이 가능하며, 브로드캐스팅을 통해 크기가 다른 텐서 간의 연산도 지원합니다. 예를 들어, 벡터 간 덧셈, 행렬 간 덧셈, 다차원 텐서 간 덧셈 등이 가능합니다.스칼라 덧셈텐서에 스칼라 .. 2024. 8. 24. 이전 1 2 3 4 5 6 7 ··· 11 다음 반응형
