2️⃣ Pytorch 기초_인덱싱과 슬라이스

 

1) 1차원 행렬에 대한 인덱싱과 슬라이싱

 

기본적으로 torch의 인덱싱과 슬라이싱은 리스트와 동일하게 진행된다.

우선 a[ ] 로 a 옆에 대괄호를 열었다는 것은 a라는 변수에 대해서 인덱싱을 할 것임을 뜻한다.

텐서가 1부터 9까지의 연속적인 1x9 행렬이라고 할 때,

첫 번째부터 순서대로 인덱싱은 0에서 마지막번째 8 이전까지로 인덱스가 지정된다. 

(파이썬에서 슬라이싱을 할 때, 시작 인덱스는 포함되고 끝 인덱스는 포함되지 않는 범위로 지정된다.)

따라서 인덱스 7은 8번째 숫자이고, 인덱스 7까지 슬라이싱을 하면 8번째 숫자 전까지가 출력된다. 

 

2) 2차원 행렬에 대한 인덱싱과 슬라이싱

 

A는 3x3 행렬 하나로 이루어진 2차원 텐서 (ndim=2) 

• A([0][2]): 0번째 행의 2번째 요소
• A([0,2]): 0번째 행의 2번째 요소, 이건 리스트에서는 안되고 텐서에서만 된다!

 

3) 3차원 행렬에 대한 인덱싱과 슬라이싱

 

3x4 행렬을 2개 가지고 있는 텐서 A

A는 3x4 행렬 2개로 이루어진 3차원 텐서 (ndim=3)

A의 shape 은 (행렬 개수, 행 크기, 열 크기) 이다. 이때 행렬의 개수를 채널 개수라고도 한다. 

이때 채널 개수는 인덱싱처럼 0,1 로 세지 않고, 개수를 세듯이 2개로 나타낸다. 

텐서의 채널 개수는 대괄호 개수로 알 수 있는 ndim 과 다르고, 2차원 행렬(행x열)의 개수를 말한다. 

• print(A[0,1,2]): 0번째 채널의 index 1행, index 2행

 

텐서의 Shape

다음은 새로운 텐서를 만들어보고 shape을 본 코드이다.

대괄호 개수 (ndim) 은 텐서의 shape 을 결정한다.

예를 들어, 대괄호 개수가 2개라면 2차원 행렬이니 shape 이 (행, 열) 이고,

대괄호 개수가 3개라면 3차원 행렬이니, shape 은 (채널 개수, 행, 열) 이고,

대괄호 개수가 4개이면 4차원 행렬이니, shape 은 (배치 사이즈, 채널 개수, 행, 열) 이다.

이때 배치 크기는 3차원 행렬의 개수이다.

 

4) 텐서로 인덱싱

 

리스트에서는 인덱싱을 활용해서 성분을 가져와서 행렬을 만드는 것이 불가능하다.

torch를 이용하면 텐서인 a를 인덱싱하여 새로운 행렬 A를 간편하게 만들 수 있다. 

이는 리스트에서는 할 수가 없고, 텐서만이 가지는 성질이다.

예를 들어, list 인 a=[1,2,3] 에서 a[ [1,1,1,1,2,2,2] ] 와 같이 인덱싱으로 성분을 가져와서 행렬을 만드려고 하면 다음과 같은 에러가 난다. 

TypeError: list indices must be integers or slices, not list

TypeError: list indices must be integers or slices, not list

오류는 리스트의 인덱스로는 정수 또는 슬라이싱을 사용해야 한다는 오류이다.

이와 달리 텐서는 정수나 슬라이스가 아닌 행렬을 인덱스로 사용해서 새로운 행렬을 간편하게 만들 수가 있다.

a=torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]])
A=a[ torch.tensor([[0,1],[1,1]]) ]

이 부분에서 A는 인덱싱을 할 때 행렬을 넣어서 2차원 (2,3) shape을 가진 a 텐서에서 원하는 행을 가져와서 다음과 같은 3차원 (2,2,3) shape 텐서를 형성했다.

tensor([[[1, 2, 3],
         [4, 5, 6]],

        [[4, 5, 6],
         [4, 5, 6]]])