john8538 님의 블로그

🌙 앞선 5강에서 이어지는 내용입니다. 참고해주세요01) 텐서의 노름(Norm)벡터 공간에서 정의되는 함수로, 벡터의 성질을 어떤 실수(Real Number)로 변환하는 함수를 의미합니다.즉 노름은 벡터 공간에서 벡터의 "크기" 또는 "길이"를 측정하는 함수입니다. PyTorch에서는 주로 L1, L2, L∞ 노름을 사용합니다.01_ L1 노름 (맨해튼 노름)L1 노름은 벡터 요소의 절댓값의 합으로 정의됩니다. 절댓값을 쓰는 이유는 다음과 같습니다.방향이 만약 -로 가게 된다면 음수가 나올 수 있으므로 절대값을 더해 ‘거리’를 구할 수 있게 됩니다이 노름이 맨해튼 노름으로 불리는 이유는 맨해튼 거리가 정확히 직교하기 때문에 맨해튼 내 어느 지점에서 지점까지 이동할때 최소거리를 블럭단위로 구하는 방식과 ..

🌙 PyTorch는 딥러닝 연구와 개발에 널리 사용되는 강력한 프레임워크입니다. 이 프레임워크의 핵심에는 텐서(Tensor)가 있습니다. 텐서는 다차원 배열로 모든 데이터와 모델 파라미터를 표현하는 데 사용됩니다. 따라서 텐서 연산을 효과적으로 다루는 것은 PyTorch를 마스터하는 데 필수적입니다.이번 포스트에서는 PyTorch의 주요 텐서 연산들을 살펴보고, 각 연산의 특징과 사용법을 자세히 알아보겠습니다.01) 텐서 결합 연산PyTorch에서 텐서를 결합하는 두 가지 주요 방법은 stack과 cat(concatenate)입니다.1.1 torch.cat()import torcha = torch.tensor([1, 2, 3])b = torch.tensor([4, 5, 6])c = torch.cat((..