[PyTorch] 텐서 요소의 표준 편차 계산: torch.std() 설명

소개

  torch.std는 PyTorch에서 텐서의 표준 편차(standard deviation)를 계산하는 함수입니다. 표준 편차는 데이터가 평균으로부터 얼마나 퍼져 있는지를 나타내는 지표로, 통계적 분석 및 데이터 분포의 변동성을 평가하는 데 사용됩니다. torch.std는 특정 차원(axis)에서 표준 편차를 계산할 수 있으며, 다양한 차원의 텐서에 적용할 수 있습니다.

 

기본 사용법

상세 설명

• 전체 요소 표준 편차
  
  • torch.std(tensor)는 텐서의 모든 요소를 기준으로 표준 편차를 계산합니다.
  • 이 기능은 데이터 세트의 전반적인 분포를 평가할 때 유용합니다.
• 차원별 표준 편차
  
  • torch.std(tensor, dim=0)와 같이 dim 인수를 사용하여 특정 차원(axis)에서 표준 편차를 계산할 수 있습니다.
  • 이 기능은 텐서의 특정 차원에서 변동성을 분석하거나 데이터 분포를 비교할 때 유용합니다.

예시 설명

• 첫 번째 예시에서 torch.std(tensor)는 1D 텐서 [1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0]의 모든 요소를 기준으로 표준 편차를 계산하여 1.5811을 반환합니다.
• 두 번째 예시에서는 2D 텐서의 모든 요소를 기준으로 한 표준 편차는 1.8708이며, dim=0과 dim=1을 사용하여 각각 열과 행의 표준 편차를 구할 수 있습니다.

import torch

# 1D 텐서 생성
tensor = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0])

# 모든 요소의 표준 편차 계산
std_result = torch.std(tensor)
print(std_result)
# 출력: tensor(1.5811)

# 2D 텐서 생성
tensor = torch.tensor([[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0]])

# 모든 요소의 표준 편차 계산
total_std = torch.std(tensor)
print(total_std)
# 출력: tensor(1.8708)

# 특정 차원에서의 표준 편차 계산 (dim=0: 각 열의 표준 편차)
column_std = torch.std(tensor, dim=0)
print(column_std)
# 출력: tensor([2.1213, 2.1213, 2.1213])

# 특정 차원에서의 표준 편차 계산 (dim=1: 각 행의 표준 편차)
row_std = torch.std(tensor, dim=1)
print(row_std)
# 출력: tensor([1.0, 1.0])

 

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.

 

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