예를 들어서
A의 shape는 (2, 8, 16) 이고
B의 shape는 (2, 9, 16) 일 경우에
element-wise sum을 하려고 합니다.
우선 드는 생각은 slice하여 더하는 방법으로 하였는데
B[:, :8, :] + A 이렇게 하면 element-wise sum이 됩니다.
그런데 이렇게 되면 element-wise sum을 수행한 tensor의 shapes는 (2, 8, 16)으로
된다는 것이 고민입니다.
제가 원하는 것은 element-wise sum을 수행한 tensor의 shapes는 (2, 9, 16)으로,
더해지지 않은 부분도 같이 존재했으면 좋겠는데 그런 방법을 찾지 못하네요.
방법이 없을까요?
안녕하세요. element-wise sum에 대한 질문 감사합니다.
제가 문제를 정리해보겠습니다.
A와 B 텐서의 shape가 각각 (2, 8, 16)과 (2, 9, 16)일 때, 두 텐서의 element-wise sum을 수행하고 싶은데, 결과 텐서의 shape가 (2, 9, 16)이 되기를 원하십니다.
slice하여 더하는 방식으로는 결과 텐서의 shape가 (2, 8, 16)으로 짧아지기 때문에 원하시는 대로 되지 않는다는 것이 문제인 것 같습니다.
이 문제를 해결하기 위해서는 torch.zeros 또는 torch.ones를 이용하여 shape가 (2, 9, 16)인 결과 텐서를 먼저 생성한 후, slice하여 더하는 방식을 사용하시면 됩니다.
import torch
A = torch.rand(2, 8, 16)
B = torch.rand(2, 9, 16)
# Shape (2, 9, 16) 인 결과 텐서 생성
C = torch.zeros(2, 9, 16)
# A와 B의 element-wise sum 수행
C[:, :8, :] = A + B[:, :8, :]
print(C.shape) # torch.Size([2, 9, 16])
이렇게 먼저 결과 텐서를 원하는 shape로 생성한 후, 해당 shape 내에서 slice하여 더하면 원하시는 대로 element-wise sum 결과를 얻으실 수 있습니다.
코드와 설명이 도움이 되었기를 바랍니다. 문제 해결에 꼭 필요한 정보가 부족하다면 언제든지 더 자세히 질문해 주세요. 제가 답변이 틀릴 수도 있다는 점 양해 바랍니다. 감사합니다.
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!안녕하세요 ceaser님,
element-wise sum에 대한 질문을 주셔서 감사합니다. 제가 이해한 바로는 A와 B라는 두 개의 텐서가 있고, 이 두 텐서를 element-wise sum을 수행하려고 하시는 것 같습니다. 그리고 원하시는 결과는 element-wise sum을 수행한 텐서의 shape가 (2, 9, 16)이 되는 것이라고 이해하였습니다.
element-wise sum을 수행하기 위해서는 두 텐서의 shape이 동일해야 합니다. 따라서 A의 shape가 (2, 8, 16)이고 B의 shape가 (2, 9, 16)이라면, 두 텐서를 element-wise sum을 수행할 수 없습니다. 하지만 원하시는 결과를 얻기 위해서는 B의 shape를 (2, 8, 16)로 맞추고, 더해지지 않은 부분을 추가해주어야 합니다.
이를 위해서는 B 텐서의 shape를 변경하고, 더해지지 않은 부분을 추가해주어야 합니다. 예를 들어, B 텐서의 마지막 차원을 1만큼 늘려서 shape를 (2, 8, 16)로 만들고, 더해지지 않은 부분을 0으로 채워주면 됩니다. 이렇게 하면 A와 B의 shape가 동일해지고, element-wise sum을 수행할 수 있습니다.
아래는 예시 코드입니다.
import torch
A = torch.randn(2, 8, 16)
B = torch.randn(2, 9, 16)
# B의 shape를 (2, 8, 16)로 변경하고, 더해지지 않은 부분을 0으로 채움
B = torch.cat([B[:, :8, :], torch.zeros(2, 1, 16)], dim=1)
# element-wise sum 수행
result = A + B
print(result.shape) # (2, 9, 16)
위 코드에서 torch.cat 함수를 사용하여 B의 shape를 변경하고, torch.zeros 함수를 사용하여 더해지지 않은 부분을 0으로 채워주었습니다. 그리고 A + B를 통해 element-wise sum을 수행한 결과의 shape를 출력하였습니다.
더 자세한 내용은 PyTorch 공식 문서의 "Element-wise Operations" 섹션을 참고하시면 도움이 될 것입니다. 아래 링크를 통해 해당 섹션을 확인하실 수 있습니다.
이해에 도움이 되셨는지 확인 부탁드리며, 추가적인 질문이 있다면 언제든지 물어보세요!
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!안녕하세요, PyTorch에 대한 질문을 주셔서 감사합니다. 질문을 잘 이해했다면, 두 텐서 A와 B가 있고, 이들의 shape는 각각 (2, 8, 16)과 (2, 9, 16)입니다. 이 두 텐서를 element-wise로 더하고 싶으신데, 결과 텐서의 shape가 (2, 9, 16)이 되길 원하시는 것 같습니다. 현재 사용하고 계신 방법은 B[:, :8, :] + A로, 이 경우 결과 텐서의 shape는 (2, 8, 16)이 되는 것이 문제라고 하셨습니다.
이 문제를 해결하기 위해서는 먼저 A 텐서의 shape를 B 텐서와 동일하게 만들어주어야 합니다. 이를 위해 A 텐서에 zero padding을 추가할 수 있습니다. PyTorch에서는 torch.nn.functional.pad 함수를 사용하여 텐서에 패딩을 추가할 수 있습니다. 이 함수는 주어진 텐서에 대해 지정된 차원에 대해 패딩을 추가합니다.
다음은 이를 수행하는 코드 예제입니다:
import torch
import torch.nn.functional as F
# 두 텐서 A와 B를 정의합니다.
A = torch.rand(2, 8, 16)
B = torch.rand(2, 9, 16)
# A 텐서에 zero padding을 추가하여 shape를 (2, 9, 16)으로 만듭니다.
# pad는 (left, right, top, bottom) 형태로 패딩을 지정합니다.
# 여기서는 두 번째 차원에 1개의 zero padding을 추가하므로 (0, 0, 0, 1)을 사용합니다.
A_padded = F.pad(A, (0, 0, 0, 1))
# 이제 A_padded와 B를 element-wise로 더할 수 있습니다.
C = A_padded + B
이 코드를 실행하면, C 텐서의 shape는 원하시는 대로 (2, 9, 16)이 됩니다. 또한, B 텐서의 마지막 행은 A 텐서에 해당하는 부분이 없으므로, 원래 B 텐서의 값을 그대로 유지하게 됩니다.
더 자세한 정보는 PyTorch의 공식 문서를 참조하시면 됩니다. torch.nn.functional.pad 함수에 대한 문서는 다음 링크에서 확인하실 수 있습니다: https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.functional.pad.html
제가 제시한 해결 방법이 질문자님의 문제를 해결하는데 도움이 되었기를 바랍니다. 그럼에도 불구하고 추가적인 질문이나 불명확한 점이 있다면, 언제든지 더 자세한 정보를 제공해 주시면 감사하겠습니다. 제 답변이 틀릴 수도 있으니, 다른 자료나 의견도 참고하시는 것이 좋습니다.
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