PyTorch에서 플랫화

커피 한잔 사주세요😄

*메모:

• 내 게시물에서는 flatten() 및 ravel()에 대해 설명합니다.
• 내 게시물에서는 unflaten()에 대해 설명하고 있습니다.

Flatten()은 아래와 같이 0개 이상의 요소로 구성된 0D 이상의 D 텐서에서 차원을 선택하고 0개 이상의 요소로 구성된 1D 이상의 D 텐서를 가져옴으로써 0개 이상의 차원을 제거할 수 있습니다.

*메모:

• 초기화를 위한 첫 번째 인수는 start_dim(Optional-Default:1-Type:int)입니다.
• 초기화를 위한 두 번째 인수는 end_dim(Optional-Default:-1-Type:int)입니다.
• 첫 번째 인수는 입력(필수 유형: int, float, complex 또는 bool의 텐서)입니다.
• Flatten()은 0D 텐서를 1D 텐서로 변경할 수 있습니다.
• Flatten()은 1D 텐서에 대해 아무 작업도 수행하지 않습니다.
• Flatten()과 flatten()의 차이점은 다음과 같습니다.
  • Flatten()의 start_dim 기본값은 1이고 flatten()의 start_dim 기본값은 0입니다.
  • 기본적으로 Flatten()은 모델을 정의하는 데 사용되며 flatten()은 모델을 정의하는 데 사용되지 않습니다.

import torch
from torch import nn

flatten = nn.Flatten()
flatten
# Flatten(start_dim=1, end_dim=-1)

flatten.start_dim
# 1

flatten.end_dim
# -1

my_tensor = torch.tensor(7)

flatten = nn.Flatten(start_dim=0, end_dim=0)
flatten = nn.Flatten(start_dim=0, end_dim=-1)
flatten = nn.Flatten(start_dim=-1, end_dim=0)
flatten = nn.Flatten(start_dim=-1, end_dim=-1)
flatten(input=my_tensor)
# tensor([7])

my_tensor = torch.tensor([7, 1, -8, 3, -6, 0])

flatten = nn.Flatten(start_dim=0, end_dim=0)
flatten = nn.Flatten(start_dim=0, end_dim=-1)
flatten = nn.Flatten(start_dim=-1, end_dim=0)
flatten = nn.Flatten(start_dim=-1, end_dim=-1)
flatten(input=my_tensor)
# tensor([7, 1, -8, 3, -6, 0])

my_tensor = torch.tensor([[7, 1, -8], [3, -6, 0]])

flatten = nn.Flatten(start_dim=0, end_dim=1)
flatten = nn.Flatten(start_dim=0, end_dim=-1)
flatten = nn.Flatten(start_dim=-2, end_dim=1)
flatten = nn.Flatten(start_dim=-2, end_dim=-1)
flatten(input=my_tensor)
# tensor([7, 1, -8, 3, -6, 0])

flatten = nn.Flatten()
flatten = nn.Flatten(start_dim=0, end_dim=0)
flatten = nn.Flatten(start_dim=-1, end_dim=-1)
flatten = nn.Flatten(start_dim=0, end_dim=-2)
flatten = nn.Flatten(start_dim=1, end_dim=1)
flatten = nn.Flatten(start_dim=1, end_dim=-1)
flatten = nn.Flatten(start_dim=-1, end_dim=1)
flatten = nn.Flatten(start_dim=-1, end_dim=-1)
flatten = nn.Flatten(start_dim=-2, end_dim=0)
flatten = nn.Flatten(start_dim=-2, end_dim=-2)
flatten(input=my_tensor)
# tensor([[7, 1, -8], [3, -6, 0]])

my_tensor = torch.tensor([[[7], [1], [-8]], [[3], [-6], [0]]])

flatten = nn.Flatten(start_dim=0, end_dim=2)
flatten = nn.Flatten(start_dim=0, end_dim=-1)
flatten = nn.Flatten(start_dim=-3, end_dim=2)
flatten = nn.Flatten(start_dim=-3, end_dim=-1)
flatten(input=my_tensor)
# tensor([7, 1, -8, 3, -6, 0])

flatten = nn.Flatten(start_dim=0, end_dim=0)
flatten = nn.Flatten(start_dim=0, end_dim=-3)
flatten = nn.Flatten(start_dim=1, end_dim=1)
flatten = nn.Flatten(start_dim=1, end_dim=-2)
flatten = nn.Flatten(start_dim=2, end_dim=2)
flatten = nn.Flatten(start_dim=2, end_dim=-1)
flatten = nn.Flatten(start_dim=-1, end_dim=2)
flatten = nn.Flatten(start_dim=-1, end_dim=-1)
flatten = nn.Flatten(start_dim=-2, end_dim=1)
flatten = nn.Flatten(start_dim=-2, end_dim=-2)
flatten = nn.Flatten(start_dim=-3, end_dim=0)
flatten = nn.Flatten(start_dim=-3, end_dim=-3)
flatten(input=my_tensor)
# tensor([[[7], [1], [-8]], [[3], [-6], [0]]])

flatten = nn.Flatten(start_dim=0, end_dim=1)
flatten = nn.Flatten(start_dim=0, end_dim=-2)
flatten = nn.Flatten(start_dim=-3, end_dim=1)
flatten = nn.Flatten(start_dim=-3, end_dim=-2)
flatten(input=my_tensor)
# tensor([[7], [1], [-8], [3], [-6], [0]])

flatten = nn.Flatten()
flatten = nn.Flatten(start_dim=1, end_dim=2)
flatten = nn.Flatten(start_dim=1, end_dim=-1)
flatten = nn.Flatten(start_dim=-2, end_dim=2)
flatten = nn.Flatten(start_dim=-2, end_dim=-1)
flatten(input=my_tensor)
# tensor([[7, 1, -8], [3, -6, 0]])

my_tensor = torch.tensor([[[7.], [1.], [-8.]], [[3.], [-6.], [0.]]])

flatten = nn.Flatten()
flatten(input=my_tensor)
# tensor([[7., 1., -8.], [3., -6., 0.]])

my_tensor = torch.tensor([[[7.+0.j], [1.+0.j], [-8.+0.j]],
                          [[3.+0.j], [-6.+0.j], [0.+0.j]]])
flatten = nn.Flatten()
flatten(input=my_tensor)
# tensor([[7.+0.j, 1.+0.j, -8.+0.j],
#         [3.+0.j, -6.+0.j, 0.+0.j]])

my_tensor = torch.tensor([[[True], [False], [True]],
                          [[False], [True], [False]]])
flatten = nn.Flatten()
flatten(input=my_tensor)
# tensor([[True, False, True],
#         [False, True, False]])

위 내용은 PyTorch에서 플랫화의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!