[이론정리] tensor dim 정리
2023. 4. 4. 17:07ㆍAI/이론 정리
(a, b, c)의 삼차원을 가진다고 가정하자. dim은 0부터 시작함. 그럼 2까지 존재.
dim=0이면 똑같은 b, 똑같은 c 상에서 a끼리만 일어나는 일이다.
일반화하면 텐서가 n차원을 가질 때 dim은 0부터 n-1까지 존재하고 dim=k이면 나머진 dim의 값은 고정된다고 가정하고 dim=k 내에서만 연산이 일어난다.
torch.sum 같은 경우 그 차원은 없어진다. 예를 들어, (a, b, c)의 차원이 있고 dim=0에 대해 sum을 진행한 결과 차원은 (b, c)가 된다.
'AI > 이론 정리' 카테고리의 다른 글
[이론 정리] 데이터 불균형 (0) | 2023.05.10 |
---|---|
[이론 정리] micro F1 score과 AUPRC에 대한 개인적 이해 (0) | 2023.05.06 |
[이론정리] RNN 모델 정리 (0) | 2023.03.31 |
[이론정리] Pyplot의 text, color, facet, grid (0) | 2023.03.24 |
[이론정리] Scatter plot (0) | 2023.03.23 |