tensorflow에서 쓰이는 tensor
현재 공부하고 있는 이미지 처리에 사용되는 이 tensor
What is 'tensor'?
텐서란 무엇일까????
정리를 하기 전인 지금.
상당히 많은 공부와 프로젝트들에 tensor가 나왔지만
두루뭉실한 개념으로 이해하고 있다.
tensor란 다뤄야할 차원과 배열 안의 데이터들이 너무 많기 때문에 그걸 편하게 처리하기 위해 하나의 배열을 하나의 객체로 하나의 tensor라는 걸로 만들어 좀더 데이터 처리를 쉽게 할 수 있도록 하는것.
=> 맞는지 모른다. 나는 이렇게 두루뭉실하게 이해하고 있다.
=> 이번을 계기로 정확히 이 tensor에 대해 이해해보겠다.
일단, 국룰
1. 구글링 - 위키백과
https://ko.wikipedia.org/wiki/%ED%85%90%EC%84%9C
=> ? 패쓰
2. 구글링 - tensorflow 공홈
https://www.tensorflow.org/guide/tensor
Tensors are multi-dimensional arrays with a uniform type (called a dtype)
3. 유튜브 - tensorlow
Dan 아자씨
=> 물리적으로 설명해주셔서 직관적인다
=> 그런데, 컴포넌트 개념 안에 x,y,z의 개념이 들어가면서 어떤 거는 x,x,x x만 들어가 있고 할 수 있는게 뭐지 싶다...?
허민석님
=> vector가 일단 1텐서 1텐서를 아이템으로 가지고 있으면 2텐서(matrix), 2텐서를 아이템으로 가지고 있으면 3텐서
=> NLP로 이해를 해보자(재밌겠다...)
=> 기본적으로 인덱스를 one hot encoding vector로 표현
=> 이로써 다른 단어들, 다른 인덱스들을 같은 길이의 행렬로 표현하게 됨.
=> 이를 활용하면 문장도 행렬로 표현 가능해짐
=> 이를 활용하여 문장은 문단으로 표현 가능해짐
=> 이로써 3텐서가 탄생하게 됨 (3, 2, 4)
=> 3개의 문장을 가진, 2개의 단어를 가진, 단어가 4개의 숫자로 표현됨.
=> 그렇다면 이미지로 표현해보면
=> 3개의 이미지를 가진, 5개의 행(row)을 가진, 5개의 열(column)을 가진
=> 3개의 이미지를 가진, 5개의 행(row)을 가진, 5개의 열(column)을 가진, 3개의 색 데이터(r, g, b)
=> 색을 숫자들로 표현되어 있음.
=> 3개의 프레임(필름)을 가진, 5개의 이미지를 가진, 5개의 행(row)을 가진, 5개의 열(column)을 가진, 3개의 색 데이터(r, g, b)
너무 이해가 확 들어왔다.
처음의 내 두루뭉실한 생각이 사실 맞는 말이긴 한데
tensor를 하나씩 늘려가면서 이미지로 예시를 들어주는 부분은 너무나도 완벽.
이젠 직관적으로 받아들일 수 도 있게 되었다.
최고의 허민석님의 강의 추천합니다.
이런 명. 강. 의. 가 조회수 2,6000이라니!!!
