tensor의 변환

이러한 데이터가 있다.

data = [[1, 2], [3, 4]]

 

- torch의 tensor 메소드를 이용하여 텐서로 변환

x_data = torch.tensor(data)

 

numpy를 불러와서

import numpy as np

np_array = np.array(data)

ndarray로도 변환이 가능하다.

 

다시 ndarray를 텐서로 변환하기

x_np_1 = torch.tensor(np_array)

 

- 텐서의 값 변경하는 방법

x_np_1[0, 0] = 100

0번째 행에서 0번째 값에 접근하기

 

- ndarray와 같은 메모리 주소를 같게 하는 함수

x_np_2 = torch.as_tensor(np_array) # ndarray와 동일한 메모리 주소를 가리키는 뷰를 만드는 함수

x_np_2[0, 0] = 200 # 기존 메모리 주소의 ndarray값을 변경하게 됨

이렇게 생성된 객체는 기존 메모리주소의 값도 변경하게 한다.

 

x_np_3 = torch.from_numpy(np_array)

이 함수는 ndarray와 같은 메모리주소를 가진 텐서로 변환해주는 함수이다.

이렇게 같은 저장공간을 가지게 되는 것을 Memory sharing 이라고 함

 

 

# 파이토치 주요 함수