Tensor_연산(차원축소 연산 : concat, axis)

axis = -1, 0, 1 의미

1. axis = 0

   "가장 높은 차원으로 합치는 것"

• [] : 차원을 뜻함. []의 개수가 늘어날 수록 차원이 높아진다.

  • [] : 1차원 [[]] : 2차원 [[[]]] : 3차원
    ex. 2차원
    array([[ 1, 2, 3],
    [ 4, 5, 6],
    [ 7, 8, 9],
    [10, 11, 12]])>

    ex. 3차원
    array([[[ 1, 2, 3]],
    [ 4, 5, 6]],
    [[ 7, 8, 9]],
    [10, 11, 12]]])>
    

2. axis = 1
   "두 번째로 높은 차원을 기준으로 합치는 것"
   

• axis = 1 일 때, 1차원을 기준으로 붙여주면 ( 2 X 6 ) 행렬이 됨

2. axis = -1
   "가장 낮은 차원 뒤쪽에서부터 시작"
   즉, 자료가 2차원이라면 1차원을 기준으로 합쳐짐
   ( axis=0 , axis=1 )와 ( axis=-2 , axis =-1 ) 같은 의미
   자료가 2차원이고 axis = -1 이면 1차원에서 붙이라는 의미, 2-1=1 (axis =1 일때와 결과가 같음)

   
   자료가 3차원일때, axis= -1일 경우에는, 가장 낮은 1차원에 합쳐짐.
   ( axis=0, axis=1, axis=2)와
   ( axis=-3, axis=-2 , axis =-1 ) 같은 의미

   t1 과 t2는 모두 3차원이고, 크기가 ( 2 X 1 X 3 ) 인 tensor
   axis = -1의 결과는 크기가 ( 2 X 1 X 6 )