tensor: dim 이해하기

dim이란?

Tensor에서 dim을 지정하는 이유는 데이터를 특정 차원(축, dimension) 기준으로 연산하기 위해서입니다.

머신러닝과 딥러닝에서는 다차원 데이터(Tensor)를 다룰 때 차원을 기준으로 합(sum), 평균(mean), 최대값(max) 등의 연산을 수행해야 합니다.

 

 

코드 예시

# 3x3 Tensor 생성
tensor = torch.tensor([[1, 2, 3], 
                       [4, 5, 6], 
                       [7, 8, 9]])

# 전체 합계
print(torch.sum(tensor))  # 45

# 열을 기준으로 합계 (dim=0) → 세로 방향 합
print(torch.sum(tensor, dim=0))  # tensor([12, 15, 18])

# 행을 기준으로 합계 (dim=1) → 가로 방향 합
print(torch.sum(tensor, dim=1))  # tensor([ 6, 15, 24])

# 최대값 구하기
print(torch.max(tensor, dim=1))  # (tensor([3, 6, 9]), tensor([2, 2, 2]))  (값, 인덱스)

# 출력
tensor(45)
tensor([12, 15, 18])
tensor([ 6, 15, 24])
torch.return_types.max(
values=tensor([3, 6, 9]),
indices=tensor([2, 2, 2]))

 

 

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