[PyTorch] 텐서 이어 붙이기: torch.cat() 함수 활용법

소개

  torch.cat 함수는 PyTorch에서 여러 텐서를 주어진 차원으로 이어 붙이는 함수입니다. 이 함수는 데이터 결합, 배치 생성 등 다양한 딥러닝 및 데이터 처리 작업에서 유용하게 사용됩니다.

 

기본 사용법

상세 설명

• torch.cat 함수의 기본 구문은 torch.cat(tensors, dim=0, out=None)입니다.
  
  • tensors: 결합할 텐서들의 튜플이나 리스트.
  • dim: 이어 붙일 차원을 지정합니다. 기본값은 0입니다.
  • out: 결과 텐서를 저장할 텐서.
• torch.cat 함수는 주어진 텐서들을 지정된 차원(dim)으로 이어 붙여 새로운 텐서를 반환합니다. 이어 붙일 차원을 제외한 다른 차원들은 동일해야 합니다.

예시 설명

• torch.cat((tensor1, tensor2), dim=0)은 두 텐서를 첫 번째 차원(행)으로 이어 붙입니다.
• torch.cat((tensor1, tensor2), dim=1)은 두 텐서를 두 번째 차원(열)으로 이어 붙입니다.
• torch.cat((tensor1, tensor2, tensor3), dim=0)은 세 개의 1차원 텐서를 첫 번째 차원으로 이어 붙여 하나의 긴 1차원 텐서를 만듭니다.
• torch.cat((tensor1, tensor2), dim=0)은 GPU 장치에서 두 텐서를 첫 번째 차원으로 이어 붙입니다.

# 기본
import torch

tensor1 = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
tensor2 = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]])
result = torch.cat((tensor1, tensor2), dim=0)
print(result)
# 출력: tensor([[1, 2],
#              [3, 4],
#              [5, 6],
#              [7, 8]])

# 다양한 크기와 데이터 타입
import torch

# dim=1로 이어 붙이기
tensor1 = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
tensor2 = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]])
result = torch.cat((tensor1, tensor2), dim=1)
print(result)
# 출력: tensor([[1, 2, 5, 6],
#              [3, 4, 7, 8]])

# 3개 이상의 텐서 결합
tensor1 = torch.tensor([1, 2])
tensor2 = torch.tensor([3, 4])
tensor3 = torch.tensor([5, 6])
result = torch.cat((tensor1, tensor2, tensor3), dim=0)
print(result)
# 출력: tensor([1, 2, 3, 4, 5, 6])

# GPU에서 텐서 결합
tensor1 = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]], device=torch.device('cuda'))
tensor2 = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]], device=torch.device('cuda'))
result = torch.cat((tensor1, tensor2), dim=0)
print(result)
# 출력: tensor([[1, 2],
#              [3, 4],
#              [5, 6],
#              [7, 8]], 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.

 

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