인공지능 썸네일형 리스트형 [딥러닝] view, reshape 차이? 모델링 차원 크기 변경 방법 딥러닝 모델을 만들때 데이터 처리기술은 정말로 중요하다. 처음 모델링을 한다면 위의 4가지 특징에 대하여 혼란이 있을 수 있다. 따라서 한번 정리해보려 한다. 딥러닝에서 view, squeeze, unsqueeze, reshape 는 텐서의 모양을 조작하고 변형하는데 중요한 연산작용을 한다. 이에 대한 각각의 기능과 예제를 통해 알아보자. 1. view (차원 변경) - view는 텐서의 원소의 개수를유지하면서 차원을 조정한다. 아래의 예시를 보면 원본 텐서 생성이 12이고 12의 약수가 3 *4 이다. 따라서 이 원소의 개수를 유지하면서 차원을 변경한 형태이다. import torch # 원본 텐서 생성 x = torch.arange(12) # 텐서의 모양을 (3, 4)로 변경 y = x.view(3,.. 더보기 [알고리즘] OX 퀴즈 리스트 내포 if else 반복문 eval 함수 프로그래머스 앞선 과정으로 이제 리스트 내포를 활용한 함수 생성에 익숙해지기 시작했다. 그리고 알지 못했던 eval 함수의 존재.. eval 함수는 코딩 테스트 시에는 사용하면 좋지만 실제 개발시에 굉장히 조심해서 사용해야 한다는 점. 기억해야 할 것이다. 그러나 코딩 테스트 때에 아래와 같은 O, X 문제 풀때 eval 함수를 사용하지 않는다면 하나 하나씩 split 해주고 분리해주어야 하기 때문에 잘 활용하는 것이 좋다. 그리고 리스트 내포. 정말 간결하게 짤수 있어서 좋다. def solution(quiz): result = ["O"if eval(i.split("=")[0]) == eval(i.split("=")[1]) else "X" for i in quiz ] return result 위의 코딩에서는 이전의.. 더보기 [알고리즘] n의 배수 고르기 리스트 내 반복문, 조건문 사용 프로그래머스 level 0 앞선 포스팅에서 리스트 내 반복문을 사용할 수 있다는 내용을 적어두었다. 그래서 코딩 할때 가급적 리스트의 결과를 리턴해야 할 경우에는 한번에 리스트내 반복문, 조건문을 사용하는 구조가 안되더라고 바꿔보기로 했다. 아래는 처음에 그냥 또 직관적으로 코딩 했던 것 def solution(n, numlist): result = [] for i, num in enumerate(numlist): if num % n == 0: result.append(num) print(result) return result 아래의 코드는 리스트 내 반복문, 조건문을 사용해서 문제를 해결했다. def solution(n, numlist): return [num for num in numlist if num % n == 0] 조금.. 더보기 이전 1 2 3 4 5 ··· 8 다음
