Tensor
텐서는 '같은 크기의 2차원 행렬이 여러 개 같이 묶여 있는 것'을 의미합니다.
PyTorch에서 자주 사용되는 'Tensor' 역시 이 텐서와 같은 뜻을 의미하는 단어인데요
대표적으로 RGB 데이터가 있대
RGB 데이터
이미지 데이터는 일반적으로 R, G, B 채널이 깊이 방향으로 차례로 쌓인 텐서(cv2로 읽으면 BGR 순서가 된다는 것에 주의)
순서가 달랐어 ,, 는 cv2가 뭔가 했더니 파이썬 버전? 중 하난가봐
- R, G, B 크기는 다 동일한 2차원 행렬인 듯?
- img가 이미지면은,
img[:,:,0] ; 각각 R, G, B 데이터
plt.imshow(red_channel) : 각각의 데이터로만 그린 이미지 확인 가능
>> 이미지 데이터는 2차원 행렬(R, G, B)의 집합인 3차원 텐서라는 것을 확인할 수 있습니다.
ㅇㅇ 맞네
하지만 실제 모델 학습에서는 이 텐서를 4차원으로 확장한 배치(Batch)라는 개념을 활용합니다.3차원 텐서들을 일정한 크기로 묶어 병렬처리를 함으로 인해 학습 속도를 상당히 단축시킬 수 있습니다.배치(Batch)와 관련된 내용은 2, 3주차에 자세히 다루도록 하겠습니다.
배치,,, 4차원 ,, 일단 오키. 2주차면 내일이군