
tensor뿐만 아니라 pandas에서 concat을 할때 어떤식으로 진행할지를 결정하게 될때 사용하는게 dim 이라는 파라미터이다. 예제로 봐보자. x,y,z를 stack하는 코드이다. stack을 진행할때, 어떤 차원을 기준으로 stack을 할지 명시해줘야한다. defalut는 0으로 dim = 0이라는 것과 같은 의미이다. dim = 0일때 결과를 살펴보면, 행으로 stack한 것을 볼 수 있다. 반대로, dim= 1 일때를 살펴보면, '열'로 stack을 진행한 것을 볼 수 있다. 추가적으로 설명해보자면, torch.Size([A,B,C,D,E])와 같은 5차원의 tensor가 존재할 경우, A부터 0, B는 1 , C는 2, D는 3, E는 4를 뜻한다. 이걸 알고 원하는 기준으로 stack을 ..
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pytorch tensor를 이용하다보면, a,b,c tensor를 하나로 합치는 경우가 필요하다. 그때 사용하는 것은 concat, stack 함수를 이용해서 사용하면 될텐데... 조금의 차이가 존재한다. 예시를 통해 정리해보고자 한다. 1. concat - pandas를 자주 사용하는 개발자들은 pd.concat을 종종 사용할 것이다. 이때 concat이 torch에도 같다고 생각하면 된다. 한마디로 정리하자면, concat은 기존 shape을 유지한다. 예제를 보자. x = [[1,2], [3,4]] / y = [[4,5],[6,7]] 를 선언하였다. shape은 (2,2) 이다. shape을 잘 기억하길 바란다. 단순 concat을 진행하게 되면, defalut = dim 0 이므로 세번째 처럼 ..
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