PyTorch에서 torch.sign 사용 방법

기본 사용

import torch

a = torch.tensor([0.7, -1.2, 0, 2.3])
sign = torch.sign(a)
print(sign)

이 코드는 다음과 같은 출력을 생성합니다.

tensor([ 1., -1.,  0.,  1.])

torch.sign은 입력 텐서의 크기와 데이터 형식을 그대로 유지하는 새로운 텐서를 반환합니다.

다른 사용 방법

• out 매개변수: 결과를 기존 텐서에 저장할 수 있습니다.

b = torch.zeros_like(a)
torch.sign(a, out=b)
print(b)

• keepdim 매개변수: 입력 텐서의 차원을 유지하도록 선택할 수 있습니다.

c = torch.sign(a, keepdim=True)
print(c.size())

주의 사항

• torch.sign은 0을 1로 변환합니다.
• torch.sign은 복수 텐서에 대해 허용되지 않습니다.

torch.sign 사용 시점

• 음수값을 1로, 양수값을 1로 변환하여 이진화 작업에 활용
• 절대값 계산의 부호 계산
• 기울기 علامت 계산

더 알아보기

관련 자료

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torch.sign 예제 코드

기본 예제

import torch

# 텐서 생성
a = torch.tensor([0.7, -1.2, 0, 2.3])

# `torch.sign` 사용하여 부호 계산
sign = torch.sign(a)

# 결과 출력
print(sign)

tensor([ 1., -1.,  0.,  1.])

out 매개변수 사용

import torch

# 텐서 생성
a = torch.tensor([0.7, -1.2, 0, 2.3])

# 결과 저장할 텐서 생성
b = torch.zeros_like(a)

# `torch.sign` 사용하여 결과 저장
torch.sign(a, out=b)

# 결과 출력
print(b)

tensor([ 1., -1.,  0.,  1.])

keepdim 매개변수 사용

import torch

# 텐서 생성
a = torch.tensor([0.7, -1.2, 0, 2.3])

# `keepdim` 사용하여 차원 유지
sign = torch.sign(a, keepdim=True)

# 결과 출력
print(sign.size())

torch.Size([1, 4])

음수값 변환 예제

import torch

# 텐서 생성
a = torch.tensor([-1.5, 0, 2.7])

# `torch.sign` 사용하여 부호 변환
sign = torch.sign(a)

# 결과 출력
print(sign)

tensor([-1.,  0.,  1.])

절대값 계산 예제

import torch

# 텐서 생성
a = torch.tensor([-2.3, 4.8, -0.1])

# `torch.sign` 사용하여 부호 계산
sign = torch.sign(a)

# 절대값 계산
abs_values = torch.abs(a) * sign

# 결과 출력
print(abs_values)

tensor([ 2.3,  4.8,  0.1])

이 예제들이 torch.sign 함수를 다양한 상황에 어떻게 사용할 수 있는지 보여주기를 바랍니다.

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torch.sign의 대안

다음은 torch.sign의 대안으로 고려할 수 있는 몇 가지 옵션입니다.

직접적인 계산

torch.sign 함수를 직접 구현하는 것은 간단합니다. 다음과 같은 코드로 구현할 수 있습니다.

def my_sign(x):
    return torch.where(x > 0, 1, torch.where(x == 0, 0, -1))

이 코드는 torch.where 함수를 사용하여 입력 텐서의 각 원소가 0보다 크면 1, 0이면 0, 0보다 작으면 -1을 반환합니다.

이 방법은 간단하지만 torch.sign보다 느릴 수 있으며, 복수 텐서에는 사용할 수 없습니다.

torch.gt 및 torch.lt 사용

다음과 같이 torch.gt 및 torch.lt 함수를 사용하여 torch.sign 함수를 구현할 수도 있습니다.

def my_sign(x):
    return torch.gt(x, 0) - torch.lt(x, 0)

이 코드는 torch.gt 함수를 사용하여 입력 텐서의 각 원소가 0보다 큰지 확인하고, torch.lt 함수를 사용하여 0보다 작은지 확인합니다.

두 결과를 빼서 0보다 크면 1, 0이면 0, 0보다 작으면 -1을 반환합니다.

이 방법은 my_sign 함수보다 빠르지만 복수 텐서에는 사용할 수 없습니다.

torch.where 및 torch.abs 사용

def my_sign(x):
    return torch.where(x == 0, 0, x / torch.abs(x))

이 코드는 torch.where 함수를 사용하여 입력 텐서의 각 원소가 0인지 확인합니다.

0인 경우 0을 반환하고, 그렇지 않은 경우 torch.abs 함수를 사용하여 절대값을 계산하고 원래 값으로 나누어 부호를 반환합니다.

이 방법은 다른 대안들보다 느리지만 복수 텐서를 포함한 모든 텐서에 사용할 수 있습니다.

선택 가이드

torch.sign 대신 사용할 대안을 선택할 때는 다음과 같은 요소들을 고려해야 합니다.

• 성능: torch.sign은 일반적으로 가장 빠른 옵션이지만, 복수 텐서에는 사용할 수 없습니다.
• 정확성: 모든 대안 함수는 torch.sign과 동일한 결과를 제공합니다.
• 사용 편의성: torch.sign은 가장 간단하고 사용하기 쉬운 함수입니다.
• 지원 범위: my_sign 함수만이 복수 텐서를 포함한 모든 텐서를 지원합니다.

결론

torch.sign 함수는 간단하고 효율적인 기능이지만, 특정 상황에서는 위에서 언급한 대안 함수를 사용하는 것이 더 적합할 수 있습니다.