파이토치로 배우는 LLM & AI

320

2

부

모델 사용

12.1

텐서

텐서

tensor

는 임의의 차원 수를 가질 수 있는 배열입니다. 텐서는 일반적으로 딥러닝 알고리즘을

위한 수치 데이터를 표현하는 데 사용되며 여러 차원 안에 숫자를 담을 수 있는 컨테이너입니다.

텐서는 단순한 스칼라

scalar

값(

0

차원,

0D

), 벡터

vector

(

1

차원,

1D

), 행렬

matrix

(

2

차원,

2D

) 그

리고 그 이상(

3

차원 이상)의 형태를 가질 수 있습니다. 파이토치에서 텐서는 모든 계산을 위한

기본적인 데이터 구조입니다. 또한 텐서는 구글의 또 다른 딥러닝 프레임워크인 텐서플로

Tensor-

Flow

이름의 유래가 되기도 합니다.

다음은 파이토치에서

torch

.

tensor

를 사용하여 텐서를 생성하는 예입니다.

import torch

# 스칼라 (0D 텐서)

scalar = torch.tensor(42) # 단일 숫자

# 벡터 (1D 텐서)

vector = torch.tensor([1, 2, 3, 4]) # 숫자 배열

# 행렬 (2D 텐서)

matrix = torch.tensor([[1, 2, 3],

[4, 5, 6]]) # 2 × 3 숫자 행렬

# 3D 텐서

cube = torch.tensor([[[1, 2], [3, 4]],

[[5, 6], [7, 8]]]) # 2 × 2 × 2 배열

텐서가 ...