[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 사용법

상세 설명

• torch.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 덧셈
  • 텐서에 스칼라 값을 더하려면 torch.add(tensor, value)를 사용할 수 있습니다. 
  • 이는 주로 일정한 값을 모든 요소에 더해야 하는 경우에 유용합니다.
• 알파 파라미터
  
  • torch.add(tensor1, tensor2, alpha=2)는 tensor2의 값을 2배로 늘린 후 tensor1과 더합니다.
  • 이는 선형 조합을 간단히 수행할 수 있게 해줍니다.

예시 설명

• 첫 번째 예시에서 torch.add(tensor1, tensor2)는 [1, 2, 3]과 [4, 5, 6]을 더하여 [5, 7, 9]를 생성합니다.
• 두 번째 예시에서는 스칼라 값 10을 텐서 [1.0, 2.0, 3.0]의 각 요소에 더하여 [11.0, 12.0, 13.0]를 생성합니다.
• 세 번째 예시에서는 alpha=2를 사용하여 tensor2의 값을 두 배로 늘린 후 tensor1에 더하여 [9.0, 12.0, 15.0]를 생성합니다.

import torch

# 두 텐서 생성
tensor1 = torch.tensor([1, 2, 3])
tensor2 = torch.tensor([4, 5, 6])

# 텐서 더하기
result = torch.add(tensor1, tensor2)
print(result)
# 출력: tensor([5, 7, 9])

# 스칼라 값을 텐서에 더하기
tensor = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])
result = torch.add(tensor, 10)
print(result)
# 출력: tensor([11., 12., 13.])

# 알파 파라미터 사용 (tensor2의 값을 조정하여 더하기)
tensor1 = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])
tensor2 = torch.tensor([4.0, 5.0, 6.0])
result = torch.add(tensor1, tensor2, alpha=2)
print(result)
# 출력: tensor([ 9., 12., 15.])

 

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.

 

관련 내용