반응형 딥러닝강의2 2강. 텐서 (tensor) 들의 연산 배우기 지난 챕터에서 우리는 텐서가 행렬의 연산에 적용되는 %*%과 호환이 되지 않는 다는 것을 알게되었다. 이번 챕터에서는 텐서들의 연산에 대하여 알아보도록 하자. 토치 (torch) 불러오기 및 준비물 준비 토치 (torch) 를 불러오고, 이번 챕터에 사용될 텐서 A, B, 그리고 C를 준비하자. 지난 챕터에서 배운 난수를 이용한 텐서도 만들 예정이니 난수를 고정한다. library(torch) # 난수 생성 시드 고정 torch_manual_seed(2021) A 2021. 10. 4. 1강. 딥러닝 첫걸음, 텐서 (tensor) 만들기 torch와의 첫만남 torch패키지를 설치했으니, 한번 만나봐야한다. 다음의 명령어를 통하여 torch를 불러보자. library(torch) 텐서 (tensor) 만들기 텐서가 무엇이냐! 무언가 대단한 것처럼 보이나, 결국 우리가 R을 배웠을때 사용했던 matrix의 개념을 확장시킨 것이라고 생각하면 된다. 결국 다차원 행렬, 혹은 Array인 것이다. 우리가 많이 쓰는 행렬도 Array에 속하지만, 보통 Array라는 용어는 3차원 이상의 행렬을 암시한다. 이름부터 멋있는 딥러닝인데 다른 용어들이 Array같이 다른 패키지에서 사용되는 것들이랑 동일하면 격이 떨어지므로, 텐서 (tensor) 라고 붙였다. 토치 설명서에 따르면 텐서는 R의 Array와 비슷하나, GPU 계산에도 쓸 수 있다고 나와있.. 2021. 10. 4. 이전 1 다음 반응형
