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함수 설명181

[PyTorch] 배치(batch) 단위의 행렬 곱셈: torch.bmm() 설명 소개  torch.bmm은 PyTorch에서 3차원 텐서(batch of matrices) 간의 행렬 곱셈(batch matrix multiplication)을 수행하는 함수입니다. 이 함수는 배치(batch) 단위로 행렬 곱셈을 처리하며, 각 배치에서 두 2차원 텐서(행렬)의 곱셈을 병렬로 수행합니다. torch.bmm은 딥러닝 모델에서 여러 행렬을 동시에 곱해야 하는 경우 유용하며, 특히 RNN, CNN 등의 네트워크에서 자주 사용됩니다. 기본 사용법상세 설명배치 크기 torch.bmm은 3D 텐서를 입력으로 받으며, 첫 번째 차원이 배치 크기를 나타냅니다. 각 배치에서 2차원 텐서(행렬) 간의 곱셈이 병렬로 실행되어 결과가 출력됩니다.예를 들어, 텐서 크기가 (10, 3, 4)인 경우 10개의 3x.. 2024. 8. 24.
[PyTorch] 2D 텐서 간의 행렬 곱셈: torch.mm() 설명 소개  torch.mm은 PyTorch에서 두 2차원 텐서(행렬) 간의 행렬 곱셈(matrix multiplication)을 수행하는 함수입니다. 이 함수는 두 개의 2D 텐서(즉, 행렬) 간의 곱셈을 처리하며, 행렬 곱셈 연산을 간단하게 수행할 수 있게 해줍니다. torch.mm은 행렬 간의 곱셈을 수행하는 가장 기본적인 함수로, 특히 선형 대수학과 딥러닝에서 많이 사용됩니다. 기본 사용법상세 설명기본 행렬 곱셈 torch.mm(tensor1, tensor2)는 두 개의 2D 텐서 간의 행렬 곱셈을 수행합니다. 이 함수는 2차원 텐서(행렬) 간의 곱셈에 특화되어 있으며, 1차원 또는 3차원 이상의 텐서에서는 사용할 수 없습니다.유효한 행렬 차원 행렬 곱셈을 수행하려면 첫 번째 행렬의 열 수와 두 번째 .. 2024. 8. 24.
[PyTorch] 텐서 간의 행렬 곱셈: torch.matmul() 설명 소개  torch.matmul은 PyTorch에서 텐서 간의 행렬 곱셈(matrix multiplication)을 수행하는 함수입니다. 이 함수는 1차원, 2차원, 다차원 텐서 간의 곱셈을 지원하며, 입력 텐서의 차원에 따라 벡터-벡터, 행렬-행렬, 또는 고차원 텐서 간의 곱셈을 수행합니다. 행렬 곱셈은 딥러닝 모델에서 특징 변환, 신경망 레이어 간의 연산 등을 수행하는 데 필수적입니다. 기본 사용법상세 설명벡터 곱셈 1차원 텐서 간의 곱셈을 수행하여 내적(dot product)을 계산할 수 있습니다.이 경우 결과는 스칼라 값이 됩니다.행렬 곱셈 2차원 텐서 간의 곱셈을 통해 전통적인 행렬 곱셈을 수행합니다.고차원 텐서 곱셈 다차원 텐서의 행렬 곱셈을 수행할 때 마지막 두 차원에 대해 행렬 곱셈이 수행되.. 2024. 8. 24.
[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, value).. 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 있습.. 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.
[PyTorch] 신경망의 기본 구성 요소: torch.nn.Linear() 사용 가이드 소개  torch.nn.Linear는 PyTorch에서 신경망의 완전 연결(fully connected) 레이어를 구현하는 데 사용되는 클래스입니다. 완전 연결 레이어는 입력 데이터에 대해 선형 변환(linear transformation)을 수행하여, 이를 다음 레이어로 전달하는 역할을 합니다. 신경망의 기본 구성 요소로, 입력과 출력 사이의 가중치(weight)와 편향(bias)을 학습하여 최적의 출력을 생성합니다. 기본 사용법상세 설명Linear 레이어의 작동 방식torch.nn.Linear는 입력 텐서에 대해 선형 변환을 수행합니다. 이 변환은 입력 값과 가중치 행렬의 곱에 편향을 더하는 방식으로 이루어집니다.이 레이어는 신경망의 출력 레이어나 중간 레이어로 사용되며, 데이터를 다음 레이어로 전달.. 2024. 8. 17.
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