0. 목표

mnist 테이터에서 사진 1장을, 사진 5장이 가로로 붙은 형태로 바꾸는 것입니다.

1. hstack

hstack은 첫번째 축을 가장 뒤로 보냅니다.

horizontal stack이라는 의미에 맞게 axis=1 (열)을 기준으로 차원을 변경합니다.

hstack이 더 쉽지만, cpu를 사용하기 때문에

gpu를 사용하는 딥러닝에서는 hstack보다 transpose를 사용합니다.

2. transpose

transpose는 축을 변경해줍니다.

1) mnist shape

mnsit 데이터는 (개수, 높이, 너비) 의 축을 가지고 있습니다.

transpose를 사용해서 (높이, 개수, 너비)로 변경합니다. 이렇게 하면
사진들의 가장 윗부분 부터 차례대로 모아집니다.

그리고 reshape을 하게되면, 차원을 안넣어준 부분은 1차원이 되기 때문에
높이 (개수너비) 형태로 사진이 붙은 모양이 나옵니다.