유용한 PyTorch 정리

~torch.tensor

torch.tensor에 대해서 앞에 물결을 붙이는 경우가 있다.

>>> import torch
>>> a = torch.tensor([1,23, 45,5])
>>> [~a]
Out[4]: [tensor([ -2, -24, -46,  -6])]

@ 연산자

a = torch.tensor([1,2,3,4,5,6]).view(3,2)
b = torch.tensor([9,8,7,6,5,4]).view(2,3)
ab = torch.matmul(a,b)
ab = a@b # @ 연산자를 이용하여 간단하게 행렬곱을 표현할 수 있음

torch.full(size, value)

size의 모양을 가진 매트릭스를 value로 채운다.

torch.full([3,5],0.5)
Out[7]: 
tensor([[0.5000, 0.5000, 0.5000, 0.5000, 0.5000],
        [0.5000, 0.5000, 0.5000, 0.5000, 0.5000],
        [0.5000, 0.5000, 0.5000, 0.5000, 0.5000]])

torch.bernoulli

베르누이 분포를 생성

a1 = torch.bernoulli(torch.full([1,22],0.5)
#tensor([[0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 1., 1., 1., 0., 0., 1., 1., 1., 0., 0., 0., 1., 1., 0., 1.]])

F.pad

행렬 a에 대해 앞에 n개, 뒤에 m개의 값x인 패딩을 반환

F.pad(a, pad=(n, m), value=x)

>>> a
tensor([ 1, 23, 45,  5])
>>> F.pad(a, pad=(1, 5), value=77)
tensor([77,  1, 23, 45,  5, 77, 77, 77, 77, 77])