pytorch 데이터다루기

텐서 다루기 기초

import torch import numpy as np import pandas as pd

 

1. torch.tensor()

• 리스트, 넘파이로 부터

 

• 데이터 프레임은 지원하지 않음

 

텐서의 속성

• 텐서의 속성 확인하기

 

생성 시 데이터타입 지정

• 보통, 다양한 연산을 위해서 dtype = torch.float32로 지정

 

Operations

• 텐서 작업을 디바이스(device)에 할당
  • cpu, gpu

• 넘파이처럼 다루기

• 결합 : torch.cat

 

연산

• 집계함수

• 행렬 곱

• 요소 곱(element-wise product)

• 단일 요소 텐서
  단일 요소 텐서로 부터 값을 뽑아서 사용하려면, .item()

2.Data Loader

(1) 데이터 준비

 

(2) 텐서로 변환

• torch.tensor(numpy array, )
  • numpy array를 입력으로 받음

 

• 텐서 내용 열어보기

(3) Data Loader 준비

• Data Loader는 텐서 데이터셋을 입력으로 받음
  • 그래서, 텐서x, y를 하나의 텐서 데이터셋으로 합치기
  • 그 다음 DataLoader 생성

1) 텐서 데이터셋

 

2) 데이터로더

 

• 데이터 로더로 부터 데이터 추출하기

 

3.device

텐서를 넘파이로 변환하려면,

• device 할당된 텐서
  • cpu --> .numpy()
  • gpu --> .cpu().numpy()
• device 할당 안된 텐서 : .numpy()

 

코드 원본을 볼꺼면 아래 링크로 들어가면 됩니다

https://drive.google.com/file/d/1sICk3XmvFGAdGAEZqJ8gfr0V5ANLXsoU/view?usp=sharing

 

1-3 pytorch 데이터다루기.ipynb