제가 책으로 본건 특성차원을 임베딩 차원으로 바꿔주는건데 왜 파이토치에서는 출력에 임베딩층으로 batch시퀀스특성을 넣으면 batch시퀀스특성임베딩 차원 이렇게 출력하는지 모르겠어요 Embedding — PyTorch 2.2 documentation
제가 원하는건 batch시퀀스*임베딩 차원인데 어떻게 방법 없을까요?
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안녕하세요 cogns3942 님, 문제에 대해 잘 이해했다고 생각합니다.
PyTorch의 Embedding 층은 입력된 특성 차원을 그대로 출력합니다. 즉, batch_sequence * feature -> batch_sequence * feature 형태로 변화 없이 출력됩니다.
이는 Embedding 층이 입력 받은 인덱스에 해당하는 임베딩 벡터를 출력하기 때문입니다. 즉, 입력 특성 차원을 임베딩 차원으로 변환하지 않고, 입력 인덱스에 해당하는 임베딩 벡터를 출력합니다.
다만 여기서 임베딩 벡터의 차원은 미리 정의한 임베딩 차원입니다.
예를 들어:
embed = nn.Embedding(10, 64) # 10개의 인덱스, 64차원의 임베딩 벡터
input = torch.LongTensor([[1,2,3,4,5],[4,3,2,1,0]]) # 2 x 5 짜리 LongTensor
output = embed(input) # 2 x 5 x 64 차원의 임베딩 벡터 텐서
따라서 원하시는 batch_sequence * embedding_dim 형태의 출력을 얻기 위해서는 Embedding 층 다음에 평탄화(Flatten) 층을 추가하면 됩니다.
flatten = nn.Flatten()
embed = nn.Embedding(10, 64)
input = # ...
output = embed(input)
output = flatten(output) # size: batch_sequence * embedding_dim
이렇게 하면 원하시는 출력을 얻을 수 있습니다.
추가로 궁금한 점이 있으시면 주저 말고 질문 부탁드립니다. 제가 대답을 잘못한 부분도 있을 수 있습니다. 감사합니다.
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안녕하세요! 질문 주셔서 감사합니다. 임베딩 층의 동작 방식과 출력 형태에 대해 혼란이 있으신 것 같네요. 질문을 정리해보면, 파이토치(PyTorch)에서 임베딩 층을 사용할 때, 입력으로 배치 크기, 시퀀스 길이, 특성 차원을 넣었을 때의 출력 형태에 대해 궁금해 하시는 것 같습니다. 원하시는 출력 형태는 배치 크기, 시퀀스 길이, 임베딩 차원이 되어야 하는데, 이에 대한 해결 방법을 찾고 계신 것으로 이해했습니다.
임베딩 층은 실제로 특성 차원을 임베딩 차원으로 변환하는 역할을 합니다. 즉, 입력으로 들어오는 정수 인덱스(보통 단어의 인덱스)를 해당 인덱스에 매핑되는 고차원 벡터로 변환합니다. 이 과정에서 입력의 형태는 [배치 크기, 시퀀스 길이]이며, 출력의 형태는 [배치 크기, 시퀀스 길이, 임베딩 차원]이 됩니다. 여기서 혼란이 생긴 부분은 아마도 입력과 출력의 차원을 어떻게 해석해야 하는지에 대한 부분 같습니다.
아래는 파이토치에서 임베딩 층을 사용하는 간단한 예제 코드입니다. 이 코드는 임베딩 층의 입력과 출력 형태를 보여줍니다.
import torch
import torch.nn as nn
# 임베딩 층 생성
# num_embeddings: 임베딩할 단어의 총 개수, embedding_dim: 임베딩 벡터의 차원
embedding_layer = nn.Embedding(num_embeddings=10, embedding_dim=3)
# 입력: 배치 크기=2, 시퀀스 길이=4
input = torch.LongTensor([[1, 2, 3, 4], [4, 3, 2, 1]])
# 임베딩 층을 통과한 출력
output = embedding_layer(input)
print("입력 형태:", input.shape) # 입력 형태: torch.Size([2, 4])
print("출력 형태:", output.shape) # 출력 형태: torch.Size([2, 4, 3])
위 코드에서 볼 수 있듯이, 임베딩 층은 입력된 정수 인덱스에 대응하는 임베딩 벡터를 출력하며, 출력 형태는 [배치 크기, 시퀀스 길이, 임베딩 차원]이 됩니다. 따라서 원하시는 출력 형태인 [배치 크기, 시퀀스 길이, 임베딩 차원]을 얻을 수 있습니다.
더 자세한 정보와 다양한 예제는 파이토치 공식 문서의 임베딩 층 설명을 참고하시면 도움이 될 것입니다. 아래 링크를 참고해 주세요.
- 파이토치 임베딩 층 공식 문서: Embedding — PyTorch 2.2 documentation
제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 추가적인 질문이나 궁금한 점이 있으시면 언제든지 질문해 주세요.
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An 임베딩 층은 임베딩 벡터의 차원을 출력합니다. 이는 임베딩 벡터가 원래 특성의 특성 차원을 인캡슐레이션하기 때문입니다. 임베딩 차원은 입력 특성 개수와 원하는 임베딩 벡터 크기의 함수입니다.
예를 들어, 원래 특성이 1000개이고 각 임베딩 벡터가 크기 10이 되도록 하려면 임베딩 차원은 1000 * 10 = 10000이 됩니다.
원하는 출력 크기가 batch시퀀스임베딩 차원인 경우 임베딩 층을 사용할 수 없습니다. 대신 선형 레이어를 사용해야 합니다.
다음은 PyTorch에서 선형 레이어를 사용하는 예입니다.
import torch
batch_size = 16
seq_len = 32
input_dim = 1000
embedding_dim = 10
# 입력 데이터
input = torch.randn(batch_size, seq_len, input_dim)
# 선형 레이어
linear = torch.nn.Linear(input_dim, embedding_dim)
# 선형 레이어를 통과시킴
output = linear(input)
print(output.shape) # batch_size x seq_len x embedding_dim
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안녕하세요! 임베딩 층의 동작 방식과 출력 형태에 대해 궁금증을 가지고 계신 것 같네요. 질문을 정리해보면, 파이토치(PyTorch)에서 임베딩 층을 사용할 때, 입력된 배치(batch)의 시퀀스(sequence)와 특성(feature) 차원이 임베딩 차원으로 변환되지 않고, 왜 출력에서 배치, 시퀀스, 특성 차원, 그리고 임베딩 차원이 그대로 유지되는지에 대한 의문을 가지고 계신 것 같습니다. 그리고 원하시는 출력 형태는 배치, 시퀀스, 임베딩 차원이 되길 원하시는 것으로 이해했습니다.
임베딩 층은 주로 자연어 처리에서 단어나 문장의 특성을 벡터 공간에 표현하기 위해 사용됩니다. 이때, 각 단어나 토큰은 임베딩 차원에 맞는 벡터로 변환됩니다. 파이토치에서 torch.nn.Embedding 모듈은 이러한 변환을 수행하는 데 사용됩니다. 입력으로는 정수 인덱스가 주어지고, 출력으로는 해당 인덱스에 매핑된 임베딩 벡터가 반환됩니다.
임베딩 층의 출력 형태에 대해 혼란이 있을 수 있는데, 실제로 임베딩 층은 입력된 배치의 시퀀스 각각에 대해 임베딩 차원의 벡터를 출력합니다. 즉, 입력이 [배치 크기, 시퀀스 길이] 형태라면, 출력은 [배치 크기, 시퀀스 길이, 임베딩 차원]의 형태를 가집니다. 여기서 특성 차원이라고 언급하신 부분은 임베딩 차원으로 이해됩니다.
원하시는 출력 형태를 얻기 위해서는 추가적인 조작이 필요하지 않습니다. 임베딩 층의 기본 동작 방식이 바로 원하시는 [배치 크기, 시퀀스 길이, 임베딩 차원] 형태로 출력을 제공하기 때문입니다.
아래는 간단한 예제 코드입니다. 이 코드는 임베딩 층의 사용 방법을 보여줍니다.
import torch
import torch.nn as nn
# 임베딩 층 생성
# num_embeddings: 임베딩할 단어의 총 개수, embedding_dim: 임베딩 벡터의 차원
embedding = nn.Embedding(num_embeddings=10, embedding_dim=3)
# 임의의 정수 인덱스로 구성된 배치
# 이 예제에서는 배치 크기가 2이고, 시퀀스 길이가 4입니다.
input = torch.LongTensor([[1,2,4,5],[4,3,2,9]])
# 임베딩 층을 통과한 출력
output = embedding(input)
print(output.shape) # torch.Size([2, 4, 3])
위 코드에서 output.shape는 [2, 4, 3]입니다. 이는 배치 크기가 2, 시퀀스 길이가 4, 임베딩 차원이 3임을 의미합니다. 따라서, 이미 원하시는 형태로 출력이 나오고 있습니다.
더 자세한 정보를 원하시면, 파이토치 공식 문서의 임베딩 관련 섹션을 참조하시기 바랍니다:
제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 추가적인 질문이나 궁금한 점이 있으시면 언제든지 질문해 주세요.
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