[PyTorch] 샘플링과 신호처리를 위한 torch.linspace()

소개

  torch.linspace 함수는 지정된 구간을 균등하게 나눈 값들을 가지는 텐서를 생성하는 PyTorch 함수입니다. 샘플링, 신호 처리, 그래프 그리기 등 다양한 작업에서 유용하게 사용됩니다.

 

기본 사용법

상세 설명

• torch.linspace 함수의 기본 구문은 torch.linspace(start, end, steps=100, out=None, dtype=None, layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False)입니다.
  
  • start: 구간의 시작 값을 지정합니다.
  • end: 구간의 종료 값을 지정합니다.
  • steps: 생성할 값의 개수를 지정합니다.
  • out: 결과 텐서를 저장할 텐서.
  • dtype: 텐서의 데이터 타입을 지정합니다. 예: torch.float32, 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.linspace(0, 1, steps=5)는 0에서 1까지의 구간을 5단계로 나눈 값을 가지는 텐서를 생성합니다.
• torch.linspace(0, 10, steps=6, dtype=torch.int32)는 0에서 10까지의 구간을 6단계로 나눈 정수형 텐서를 생성합니다.
• torch.linspace(1, 1000, steps=4)는 1에서 1000까지의 구간을 4단계로 나눈 값을 가지는 텐서를 생성합니다.
• torch.linspace(0, 1, steps=5, device=torch.device('cuda'))는 CUDA 장치(GPU)에 0에서 1까지의 구간을 5단계로 나눈 값을 가지는 텐서를 생성합니다.

# 기본
import torch

tensor = torch.linspace(0, 1, steps=5)
print(tensor)
# 출력: tensor([0.0000, 0.2500, 0.5000, 0.7500, 1.0000])

# 정수형 생성
import torch

tensor = torch.linspace(0, 10, steps=6, dtype=torch.int32)
print(tensor)
# 출력: tensor([ 0,  2,  4,  6,  8, 10], dtype=torch.int32)

# 균등한 간격으로 생성
import torch

tensor = torch.linspace(1, 1000, steps=4)
print(tensor)
# 출력: tensor([   1.,  334.,  667., 1000.])

# GPU 텐서 생성
import torch

tensor = torch.linspace(0, 1, steps=5, device=torch.device('cuda'))
print(tensor)
# 출력: tensor([0.0000, 0.2500, 0.5000, 0.7500, 1.0000], device='cuda:0')

 

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.

 

마무리

  비전 태스크에서도 종종 쓰게 되는 함수입니다. 좌표가 올바르게 맵핑(mapping)되었는지 확인하기 위해 2차원 그리드(grid)를 생성한 후 정답과 예측을 비교하는 용도로 사용할 수 있습니다. 대게 마지막 형식이 가장 자주 쓰이는 형태가 되겠습니다.

 

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