• numpy와 유사
• autogradient의 표현이 다름

Tensor

• 다차원 Arrays 를 표현하는 PyTorch 클래스
• 사실상 numpy의 ndarray와 동일
  (그러므로 TensorFlow의 Tensor와도 동일)
• Tensor를 생성하는 함수도 거의 동일
• tensor 생성(list나 ndarray 사용) : but 생성해서 사용하는 일 거의 X - 기본적으로 tensor가 가질 수 있는 data 타입은 numpy와 동일함
  • GPU를 사용할 수 있냐 없냐만 다름
    pytorch의 tensor는 GPU에 올려서 사용가능
    - device: GPU에 올릴 건지 memory에 올릴건지
    • cpu면 type=’cuda’

tensor 조정

• view: reshape과 동일하게 tensor의 shape을 변환
  • view와 reshape는 contiguity 보장의 차이
• squeeze: 차원의 개수가 1인 차원을 삭제 (압축)
• unsqueeze: 차원의 개수가 1인 차원을 추가
  

Operations

• 기본은 numpy와 동일
• 행렬곱셈은 mm(matrix multiplecation) 사용 (dot(내적) X)
  • mm과 matmul은 broadcasting 지원
    
• Tensor operations for ML/DL formula
  • nn.functional: 다양한 수식 변환 지원
    
• AutoGrad
  • 자동 미분지원: backward 함수 사용
    • requires_grad=True