[PyTorch] 랜덤 정수 생성의 비밀: torch.randint() 함수 활용법

소개

  torch.randint 함수는 PyTorch에서 주어진 범위 내의 임의의 정수들로 채워진 텐서를 생성하는 함수입니다. 이 함수는 신경망의 가중치 초기화, 데이터 증강, 무작위 샘플링 등의 다양한 머신러닝 작업에서 유용하게 사용됩니다.

 

기본 사용법

상세 설명

• torch.randint 함수의 기본 구문은 torch.randint(low, high, size, *, generator=None, out=None, dtype=torch.int64, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False)입니다.
  
  • low: 생성할 정수의 최소 값 (포함).
  • high: 생성할 정수의 최대 값 (제외).
  • size: 생성할 텐서의 크기를 나타내는 튜플.
  • generator: 랜덤 수 생성기에 사용할 생성기 객체.
  • out: 결과 텐서를 저장할 텐서.
  • dtype: 텐서의 데이터 타입을 지정합니다. 기본값은 torch.int64.
  • layout: 텐서의 메모리 레이아웃을 지정합니다. 기본값은 torch.strided.
  • device: 텐서가 할당될 장치를 지정합니다. 예: torch.device('cpu'), torch.device('cuda').
  • requires_grad: True로 설정하면 텐서에 대한 연산 기록을 추적하여 자동 미분을 수행할 수 있습니다.

예시 설명

• torch.randint(0, 10, (5,))는 0부터 9까지의 랜덤한 정수를 가지는 길이 5의 1차원 텐서를 생성합니다.
• torch.randint(0, 10, (2, 3))는 0부터 9까지의 랜덤한 정수를 가지는 2x3 크기의 2차원 텐서를 생성합니다.
• torch.randint(0, 100, (2, 2), dtype=torch.int64)는 0부터 99까지의 랜덤한 정수를 가지는 2x2 크기의 int64 텐서를 생성합니다.
• torch.randint(0, 5, (3, 3), device=torch.device('cuda'))는 CUDA 장치(GPU)에 0부터 4까지의 랜덤한 정수를 가지는 3x3 크기의 텐서를 생성합니다.
• torch.randint_like(existing_tensor, 0, 10)는 기존 텐서와 동일한 크기와 데이터 타입을 가지며, 0부터 9까지의 랜덤한 정수를 가지는 새로운 텐서를 생성합니다.

# 기본
import torch

tensor = torch.randint(0, 10, (5,))
print(tensor)
# 출력: tensor([3, 7, 1, 9, 5])  # 예시 값

# 다양한 크기와 데이터 타입
import torch

# 2차원 텐서 생성
tensor_2d = torch.randint(0, 10, (2, 3))
print(tensor_2d)
# 출력: tensor([[6, 2, 9],
#              [4, 1, 3]])  # 예시 값

# 데이터 타입 지정
tensor_int64 = torch.randint(0, 100, (2, 2), dtype=torch.int64)
print(tensor_int64)
# 출력: tensor([[42, 77],
#              [89, 15]], dtype=torch.int64)  # 예시 값

# GPU에서 텐서 생성
tensor_gpu = torch.randint(0, 5, (3, 3), device=torch.device('cuda'))
print(tensor_gpu)
# 출력: tensor([[1, 4, 3],
#              [0, 2, 1],
#              [3, 0, 4]], device='cuda:0')  # 예시 값

# 기존 텐서의 크기와 일치하는 텐서 생성
existing_tensor = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
tensor_like = torch.randint_like(existing_tensor, 0, 10)
print(tensor_like)
# 출력: tensor([[7, 1, 8],
#              [2, 9, 4]])  # 예시 값

 

라이센스

  PyTorch의 표준 라이브러리와 내장 함수들은 BSD-style license 하에 배포됩니다. 이 라이센스는 자유 소프트웨어 라이센스로, 상업적 사용을 포함한 거의 모든 용도로 사용이 가능합니다. 라이센스와 저작권 정보는 PyTorch의 공식 GitHub 리포지토리에서 확인할 수 있습니다.

 

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