Tensor 및 Numpy 기본

기본 개념

-> scala 는 0 차원 scala가 쌓이면 벡터, 선이모여서 면이되는데 그것이 matrix(2차원) , 면이모이면 Tensor(3차원)

-> 딥러닝을 하다보면 Tensor라는 개념이 많이 나오는데  그 중 Tensor의 개념 = 고차원적인 데이터  

-> Numpy는 그런 고차원적인 데이터를 다루기 쉽게 만들어져 있으므로 딥러닝을 하다보면 자주 접함

 

0차원

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

2차원

-

Reshape

reshape(-1,x,x) 

-> -1을 주면 x,x를 고정해놓고 남는 값으로 -1이 바뀜

 

Ravel 

 

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Zeros & Ones

Boolean