Day66_Ai(4)_Pm

 

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ptEx1

import torch

t1 = torch.FloatTensor([[1,2],[3,4]])
print(t1)
print(type(t1))
print(t1.size())
#크기 size
print()

t2 = torch.tensor([[1,2],[3,4]], dtype=torch.float32)
print(t2)
print(type(t2))
print()

#------------------------------------------------------------

print(t2.numpy())
#ndarray 객체로 가져올 수 있음.
print(type(t2.numpy()))
print()

import numpy as np

ndata = np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]], dtype=np.float32)
t3 = torch.from_numpy(ndata)
#복사해서 쓰는게 아니라 공유하는 사이 이다.
print(t3)
print(type(t3))

#-----------------------------------------------------------

 

 

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ptEx2

import torch

#텐서간 타입이 다르면 연산 x , FloatTensor 과 DoubleTensor 간 사칙연산 오류남
t1 = torch.tensor([1,2,3])
t2 = torch.tensor([5,6,7])
print(t1)
print(t2)
print()

t3 = t1 + 30
print(t3)
#tensor([31, 32, 33])
print()

t4 = t1 + t2
print(t4)
#tensor([ 6,  8, 10])


#---------------------------------------------------------------------
t5 = torch.tensor([[10,20,30],[40,50,60]])
print(t5)
print()

print(t5 + t1)
print()
#---------------------------------------------------------------------

 

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ptEx3

import torch

t1 = torch.linspace(0,3,10)
print(t1)
print()
print(torch.exp(t1))
print(torch.log(t1))
print(torch.cos(t1))
print(torch.sqrt(t1))
print(torch.mean(t1))
print(torch.std(t1))
print()

#--------------------------------------------
t2 = torch.tensor([[2,4,6],[7,3,5]])
print(t2)
print()

print(torch.max(t2))
#axis=0, axis=1 == dim=0, dim=1
print()

print(torch.max(t2, dim=1))
#values=tensor([6, 7]),  각 행마다 큰거
#indices=tensor([2, 0])) 인덱스
print()
print(torch.max(t2, dim=1)[0])
print(torch.max(t2, dim=1)[1])
# 하나의 객체 = torch.return_types.max( 이것에 대한 객체를 가져오고 싶을때,
# [0]은  tensor([6, 7]) = value 값,  [1]은 tensor([2,0]) = index 값

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