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[ Pytorch로 시작하는 딥러닝 ] 2_1. 데이터 구조

본문은 책 ‘pytorch로 시작하는 딥러닝’을 보면서 공부하고 정리한 글입니다. 1. 스칼라(0차원 텐서) - 1개 요소를 갖는 텐서 - pytorch에서는 FloatTensor 또는 LongTensor 타입을 사용해 표현함. 2. 벡터(1차원 텐서) - 요소의 배열 : 스칼라의 확장 3. 행렬(2차원 텐서) - 구조화된 데이터는 주로 테이블이나 행렬의 형태 - torch 모듈은 numpy 배열을 torch의 Tensor로 변환하는 from_numpy() 함수를 제공 4. 텐서(3차원) - 여러 행렬을 결합한 형태 - 주로 이미지 같은 데이터를 표현할 때 사용 - 이미지의 크기가 250,250,3 이라면 높이, 폭, 채널을 나타냄 따라서 데이터의 구조는 어릴때, 점, 선, 면에 대해 배웠던 것처럼 같은..
Deep Learning 2020. 8. 6. 01:19
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