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Tensorflow vs Pytorch 명령어 비교 - (3) tf.tile(input, multiples, name=None) w = tf.constant([[1], [2]]) v = tf.tile(w, [3, 4]) with tf.Session() as sess: print(sess.run(w)) print(sess.run(w).shape) print(sess.run(v)) print(sess.run(v).shape) [[1] [2]] (2, 1) [[1 1 1 1] [2 2 2 2] [1 1 1 1] [2 2 2 2] [1 1 1 1] [2 2 2 2]] (6, 4) torch_tensor.repeat((num, ...) w = torch.tensor([[1], [2]]) w.repeat((3, 4)) tensor([[1, 1, 1, 1], [2, 2, 2, .. 2021. 5. 17.
Tensorflow vs Pytorch 명령어 비교 - (2) tf.boolean_mask(tensor, mask, name='boolean_mask', axis=No) tensor = [0, 1, 2, 3] mask = np.array([True, False, True, False]) tensor2 = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]] mask2 = np.array([True, False, True]) with tf.Session() as sess: print(sess.run(tf.boolean_mask(tensor, mask))) print(sess.run(tf.boolean_mask(tensor2, mask2))) [0 2] [[1 2] [5 6]] torch.masked_select(input, mask, *, out=None) tensor = t.. 2021. 5. 15.
Tensorflow vs Pytorch 명령어 비교 tf.argsort(values, axis=-1, direction='ASCENDING') arr = [1, 2, 3, 10, 5, 6] arr_ascending = tf.argsort(arr, axis=-1, direction='ASCENDING') arr_descending = tf.argsort(arr, axis=-1, direction='DESCENDING') with tf.Session() as sess: print(sess.run(arr_ascending)) print(sess.run(arr_descending)) # ----------------------------------- arr2 = [[1, 2], [4, 8], [5, 3], [2, 7]] print(np.array(arr2).sh.. 2021. 5. 14.
프로그래머스 스티커 모으기 (python, 파이썬) 문제 설명 N개의 스티커가 원형으로 연결되어 있습니다. 다음 그림은 N = 8인 경우의 예시입니다. 원형으로 연결된 스티커에서 몇 장의 스티커를 뜯어내어 뜯어낸 스티커에 적힌 숫자의 합이 최대가 되도록 하고 싶습니다. 단 스티커 한 장을 뜯어내면 양쪽으로 인접해있는 스티커는 찢어져서 사용할 수 없게 됩니다. 예를 들어 위 그림에서 14가 적힌 스티커를 뜯으면 인접해있는 10, 6이 적힌 스티커는 사용할 수 없습니다. 스티커에 적힌 숫자가 배열 형태로 주어질 때, 스티커를 뜯어내어 얻을 수 있는 숫자의 합의 최댓값을 return 하는 solution 함수를 완성해 주세요. 원형의 스티커 모양을 위해 배열의 첫 번째 원소와 마지막 원소가 서로 연결되어 있다고 간주합니다. 제한사항 sticker는 원형으로 연.. 2021. 5. 14.
프로그래머스 점프와 순간이동 (python, 파이썬) 문제 설명 OO 연구소는 한 번에 K 칸을 앞으로 점프하거나, (현재까지 온 거리) x 2 에 해당하는 위치로 순간이동을 할 수 있는 특수한 기능을 가진 아이언 슈트를 개발하여 판매하고 있습니다. 이 아이언 슈트는 건전지로 작동되는데, 순간이동을 하면 건전지 사용량이 줄지 않지만, 앞으로 K 칸을 점프하면 K 만큼의 건전지 사용량이 듭니다. 그러므로 아이언 슈트를 착용하고 이동할 때는 순간 이동을 하는 것이 더 효율적입니다. 아이언 슈트 구매자는 아이언 슈트를 착용하고 거리가 N 만큼 떨어져 있는 장소로 가려고 합니다. 단, 건전지 사용량을 줄이기 위해 점프로 이동하는 것은 최소로 하려고 합니다. 아이언 슈트 구매자가 이동하려는 거리 N이 주어졌을 때, 사용해야 하는 건전지 사용량의 최솟값을 return.. 2021. 5. 14.
Tensorflow data pipeline 구축 Tensorflow에서 feed_dict로 데이터를 계속해서 공급하는 코드를 많이 보셨을것입니다. 그러나, 논문을 리뷰하면서 github 참조를 많이 하셨던 분들은 아시겠지만 feed_dict로 데이터를 공급하는 코드는 거의 없던것 같습니다. 또한 데이터를 로드하는 bottleneck 시간이 줄어들어서 학습시간이 줄어드는 효과가 있습니다. 이에 본 블로그에서는 data를 gpu에 계속해서 공급하는 tensorflow기반 dataset api를 참고해서 설명을 드리고자합니다. 1. Tensorflow dataset 불러오기 numpy를 이용해서 데이터 만들기 features, labels = (np.random.sample((100,2)), np.random.sample((100,1))) dataset =.. 2021. 5. 13.
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