(TEST page)python 명령어 정리

• 목적 :
  1. 이해,파악하는데 애먹은 함수에 대해서 정리
  2. 쓰임새 따라 정리
  3. 이전에 썼던 것이나 찾아본 것 기억안날 때 여기 보기

python 명령어

torch

텐서 생성관련(tensor 생성)

• 랜덤한 텐서 생성
  1. torch.rand() : 0과 1 사이의 숫자를 균등하게 생성
  2. torch.rand_like() : 사이즈를 튜플로 입력하지 않고 기존의 텐서로 정의
  3. torch.randn() : 평균이 0이고 표준편차가 1인 가우시안 정규분포를 이용해 생성
  4. torch.randn_like() : 사이즈를 튜플로 입력하지 않고 기존의 텐서로 정의
  5. torch.randint() : 주어진 범위 내의 정수를 균등하게 생성, 자료형은 torch.float32
  6. torch.randint_like() : 사이즈를 튜플로 입력하지 않고 기존의 텐서로 정의
  7. torch.randperm() : 주어진 범위 내의 정수를 랜덤하게 생성
• 특정한 값을 가지는 텐서 생성

1. torch.arange() : 주어진 범위 내의 정수를 순서대로 생성
2. torch.ones() : 주어진 사이즈의 1로 이루어진 텐서 생성
3. torch.zeros() : 주어진 사이즈의 0으로 이루어진 텐서 생성
4. torch.ones_like() : 사이즈를 튜플로 입력하지 않고 기존의 텐서로 정의
5. torch.zeros_like() : 사이즈를 튜플로 입력하지 않고 기존의 텐서로 정의
6. torch.linspace() : 시작점과 끝점을 주어진 갯수만큼 균등하게 나눈 간격점을 행벡터로 출력
7. torch.logspace() : 시작점과 끝점을 주어진 갯수만큼 로그간격으로 나눈 간격점을 행벡터로 출력

####

nn.Softmax(dim=-1) : 벡터에 대해서 벡터 각각의 값을 모두 더했을 때 1이 되도록 값을 조정해줌.

\(\red{문제}\) : 차원에 대한 개념이 잘 파악이 안됬었음 –> dim 값으로 주어지는 곳을 기준으로 합이 1이 되도록 만듦 dim=1 이다 size = (a,b,c,d,e) 형태의 5d tensor라면 b부분만 바뀌고 나머지는 고정된 값이 하나의 묶음이 되는 것임 좌표값 [0,x,0,0,0] 에선 x = 0 ~ b-1 이 값들이 모여 하나의 벡터가 된다.

수식 처리 참고 사이트 수식 처리 참고 사이트2

수식 확인

\[X_1 + X_2 = Y^2\]

$ x^2+y = 2 $

변경

#코드블럭
print("hi")

text, py, java, md 등 가능