[PyTorch] 텐서의 최소값 인덱스 찾기: torch.argmin() 설명

소개

  torch.argmin은 PyTorch에서 텐서의 모든 요소 중에서 최소값을 가지는 인덱스를 반환하는 함수입니다. 이 함수는 텐서 전체에서 최소값의 인덱스를 찾거나, 특정 차원(axis)에서 최소값의 인덱스를 계산할 수 있습니다. torch.argmin은 데이터 분석과 딥러닝 모델에서 가장 작은 값의 위치를 추적하거나 확인하는 데 매우 유용합니다.

 

기본 사용법

상세 설명

• 전체 요소 최소값 인덱스
  
  • torch.argmin(tensor)는 텐서의 모든 요소를 비교하여 최소값을 가지는 요소의 인덱스를 반환합니다.
  • 이 기능은 데이터에서 가장 작은 값이 어디에 위치하는지를 확인할 때 유용합니다.
• 차원별 최소값 인덱스
  
  • torch.argmin(tensor, dim=0)와 같이 dim 인수를 사용하면 특정 차원(axis)에서 최소값을 가지는 요소의 인덱스를 계산할 수 있습니다.
  • 이 기능은 텐서의 각 차원에서 최소값의 위치를 추적하거나 데이터를 축소할 때 유용합니다.

예시 설명

• 첫 번째 예시에서 torch.argmin(tensor)는 1D 텐서 [3.0, 1.0, 4.0, 1.5, 2.0]의 모든 요소 중에서 최소값 1.0의 인덱스 1을 반환합니다.
• 두 번째 예시에서는 2D 텐서의 전체 요소 중에서 최소값 0.0의 인덱스 5이며, dim=0과 dim=1을 사용하여 각각 열과 행의 최소값 인덱스를 구할 수 있습니다.

import torch

# 1D 텐서 생성
tensor = torch.tensor([3.0, 1.0, 4.0, 1.5, 2.0])

# 모든 요소 중에서 최소값의 인덱스 계산
argmin_result = torch.argmin(tensor)
print(argmin_result)
# 출력: tensor(1)

# 2D 텐서 생성
tensor = torch.tensor([[3.0, 2.0, 1.0], [4.0, 5.0, 0.0]])

# 모든 요소 중에서 최소값의 인덱스 계산
overall_argmin = torch.argmin(tensor)
print(overall_argmin)
# 출력: tensor(5)

# 특정 차원에서의 최소값 인덱스 계산 (dim=0: 각 열의 최소값 인덱스)
column_argmin = torch.argmin(tensor, dim=0)
print(column_argmin)
# 출력: tensor([0, 0, 1])

# 특정 차원에서의 최소값 인덱스 계산 (dim=1: 각 행의 최소값 인덱스)
row_argmin = torch.argmin(tensor, dim=1)
print(row_argmin)
# 출력: tensor([2, 2])

 

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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