PyTorch의 data type

PyTorch에서 데이터 타입이라고 하면, 기본 구조인 tensor가 저장하는 값의 dtype을 의미한다. (ex) int, float)

정수형 (integer)

• 8비트 부호 없는 정수 : 8 bit를 사용하여 0 ~ 255의 정수를 표현하는 데이터 타입
  a = torch.tensor(1, dtype = torch.uint8)

• 8비트 부호 있는 정수 : 8 bit를 사용하여 -128 ~ 127까지의 정수를 표현하는 데이터 타입. 가장 앞의 1 bit를 부호를 나타내는 데 사용한다.
  a = torch.tensor(-1, dtype = torch.int8)

• 16비트 부호 있는 정수 : 16 bit를 사용하여 -32,768 ~ 32,767까지의 정수를 표현하는 데이터 타입.
  a = torch.tensor(1, dtype = torch.short) 혹은
  a = torch.tensor(1, dtype = torch.int16) 로도 표현할 수 있다.

• 32비트 부호 있는 정수 : 32 bit를 사용하여 -2,147,483,648 ~ 2,147,483,647 까지의 정수를 표현하는 데이터 타입. 대부분의 프로그래밍에서표준적인 정수 크기로 사용한다.
  a = torch.tensor(1, dtype = torch.int) 혹은
  a = torch.tensor(1, dtype = torch.int32) 로도 표현할 수 있다.
  
• 64비트 부호 있는 정수 : 64 bit를 사용하여 -9,223,372,036,854,775,808 ~ 9,223,372,036,854,775,807 까지의 정수를 표현하는 데이터 타입.
  a = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], dtype = torch.long) 혹은
  a = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], dtype = torch.int64) 로도 표현할 수 있다.

실수형 (float)

◎ 실수형 데이터 타입은 신경망의 수치 계산에서 사용된다.
◎ 아래에서 나오는 부동 소수점, 가수부, 지수부에 대한 자세한 설명은 여기 참조.

• 32비트 부동 소수점 수 : 32 bit를 사용하여 가수부와 지수부로 표현하는 데이터 타입
  a = torch.tensor(1, dtype = torch.float32) 혹은
  a = torch.tensor(1, dtype = torch.float) 로도 표현할 수 있다.

• 64비트 부동 소수점 수 : 64 bit를 사용하여 지수부와 가수부로 표현하는 데이터 타입
  a = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], dtype = torch.double) 혹은
  a = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], dtype = torch.float64) 로도 표현할 수 있다.

타입 캐스팅 (type casting)

타입 캐스팅이란 어떤 데이터 타입을 다른 데이터 타입으로 변환하는 것을 의미한다.

• 8비트 부호 있는 정수 → 32비트 부동 소수점 수로 변환

a = torch.tensor([1, 2, 33], dtype = torch.int8)
b = a.float()

• 8비트 부호 있는 정수 → 64비트 부동 소수점 수로 변환

c = a.double()