[PyTorch] 텐서의 자연 로그 계산: torch.log() 설명

소개

  torch.log는 PyTorch에서 텐서의 각 요소에 대해 자연 로그(natural logarithm, base 𝑒)를 계산하는 함수입니다. 이 함수는 텐서의 모든 요소에 대해 개별적으로 로그 값을 반환하며, 로그 변환이 필요한 데이터 처리 및 확률 계산에 자주 사용됩니다. 특히, 로그 손실(log loss) 또는 로그 확률을 계산할 때 유용하게 사용됩니다.

 

기본 사용법

상세 설명

• torch.log(tensor)는 텐서의 각 요소에 대해 자연 로그 값을 계산하여 반환합니다.
• 2차원 텐서에서도 모든 요소에 대해 자연 로그를 계산할 수 있습니다.
• 로그 변환은 데이터 분포의 균형을 맞추거나, 확률 분포에서 로그 확률을 계산할 때 자주 사용됩니다.
• 딥러닝에서 손실 함수 계산이나 확률 모델링 등에서 로그 연산이 필요할 때 torch.log를 사용합니다. 예를 들어, 음수 확률이 없도록 소프트맥스 출력을 로그 확률로 변환할 때 유용하게 사용됩니다.

예시 설명

• 첫 번째 예시에서 torch.log(tensor)는 1D 텐서 [1.0, 2.7183, 7.3891]의 각 요소에 대해 자연 로그를 계산하여 [0.0, 1.0, 2.0]을 반환합니다.
• 두 번째 예시에서는 2D 텐서의 각 요소에 대해 자연 로그를 계산하여 결과를 반환합니다.

import torch

# 1D 텐서 생성
tensor = torch.tensor([1.0, 2.7183, 7.3891])

# 텐서의 각 요소에 대해 자연 로그 적용
log_result = torch.log(tensor)
print(log_result)
# 출력: tensor([0.0000, 1.0000, 2.0000])

# 2D 텐서 생성
tensor = torch.tensor([[1.0, 2.7183, 7.3891], [20.0855, 54.5981, 148.4132]])

# 텐서의 각 요소에 대해 자연 로그 적용
log_result = torch.log(tensor)
print(log_result)
# 출력: tensor([[0.0000, 1.0000, 2.0000],
#              [3.0000, 4.0000, 5.0000]])

 

라이센스

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