fastai와 파이토치가 만나 꽃피운 딥러닝

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기초부터 만드는 신경망

>>> c+m

tensor([[11., 12., 13.],

[24., 25., 26.],

[37., 38., 39.]])

전과 같이 세 스칼라만 메모리에 저장됩니다.

>>> t = c.expand_as(m)

>>> t.storage()

10.0

20.0

30.0

[torch.FloatStorage of size 3]

그리고 스트라이드

0

은 열 차원에 적용되므로 확장된 텐서는 올바른 모양을 갖습니다.

>>> t.stride(), t.shape

((1, 0), torch.Size([3, 3]))

브로드캐스팅 시 새로운 차원을 추가하면 해당 차원은 앞쪽에 추가됩니다. 즉 앞서 본 브로드

캐스팅의 예에서는 파이토치가 내부적으로

c

.

unsqueeze

(

0

)

을 수행했습니다.

>>> c = tensor([10.,20,30])

>>> c.shape, c.unsqueeze(0).shape,c.unsqueeze(1).shape

(torch.Size([3]), torch.Size([1, 3]), torch.Size([3, 1]))

한편

unsqueeze

메서드는

None

색인 기법으로 대체할 수 있습니다.

>>> c.shape, c[None,:].shape,c[:,None].shape

(torch.Size([3]), torch.Size([1, 3]), torch.Size([3, ...