1️⃣ Pytorch 기초_numpy와 닮은 torch

Pytorch는 기본적으로 Numpy 모듈과 사용법이 매우 닮아있다.

Numpy 의 함수에 대응되는 pytorch 의 함수들이 꽤 있는데 예를 들면 np.array 는 torch.tensor 와 같다.

하지만 큰 차이점은, 리스트를 생성하는 numpy 와 달리 torch는 행렬을 생성하기 때문에 

각 행에 해당하는 숫자의 개수가 같아야 한다. 

numpy

pytorch

위에서 torch는 2행 3열 크기의 행렬을 만들었다. 이때 torch를 사용해서 numpy처럼 torch.tensor([1,2],[3,4,5]) 와 같이 쓴다면 첫 번째 열에 2개의 요소밖에 없어서 두 번째 열과 행 개수가 다르기 때문에 오류가 난다. 

• A.shape: 행렬(텐서)의 크기
• A.ndim: 텐서의 차원의 수 (바깥의 대괄호 개수)
• A.size(): 행렬(텐서)의 크기 (A.shape 과 똑같다)
• A.numel(): 요소의 개수 (6개)

텐서와 리스트의 차이

아래 코드에서 텐서끼리 더한 c는 벡터의 합을 출력하고, 리스트끼리의 합은 요소끼리 더해지는게 아닌 나열한 것을 출력한다. 

텐서의 덧셈

또한 마찬가지로, 텐서는 곱셈과 나눗셈, 제곱까지 각 성분에 대해서 수행이 된다. 

텐서의 곱(요소끼리의 곱), 나누기, 제곱

행렬의 곱셈

• A*B: 요소끼리의 곱
• A/B: 요소끼리의 나눗셈
• B**2: 요소별 제곱
• A@B: 행렬의 곱 (이게 진짜 행렬의 곱하기이다.)