Python - Tensor

 

딥러닝을 하다보면 Tensor라는 개념이 많이 나올 것이다.
그 중 Tensor의 개념을 잘 이해하는 것이 중요한데.
딥러닝에서는 주로 고차원적인 데이터를 많이 사용될 것이기 때문

 

Numpy는 그런 고차원적인 데이터를 다루기 쉽게 만들어져 있어 딥러닝을 하시게 된다면 늘 접하게 될 것임  

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0차원

arr = np.array(5)
arr.shape

>> 0

0차원의 배열

- numpy array는 1 또는 5, 10와 같이 숫자 데이터를 array화 해줄 수 있음

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1차원

• 숫자가 10과 같이 하나만 들어간다고 해도 [] 리스트를 한번 씌우게 되면 차원이 생긴다 
• 이때는 1차원이 되는건데 numpy 에서 shape를 표현 할 때 (1)이 아닌 (1, ) 이런 식으로 표현하게 됨

arr = np.array([5])
arr.shape

>> (1,)

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2차원

대문자를 추가적으로 씌우면 차원이 추가적으로 하나 생김

 

arr = np.array([[1,2,3]])
arr.shape

>> (1,3)

value가 3개가 있는 것이 1개가 있다는 뜻이다.

 

이미지를 열면 데이터가 몇차원인지 확인해보는 것이 좋다.

그러면 데이터가 어떤 식으로 구성되어있는지 감이 온다.