2.2.4 3D 텐서와 고차원 텐서

2.2.3 행렬(2D 텐서) | 목차 | 2.2.5 핵심 속성

 

이런 행렬들을 하나의 새로운 배열로 합치면 숫자가 채워진 직육면체 형태로 해석할 수 있는 3D 텐서가 만들어집니다. 넘파이에서 3D 텐서를 나타내면 다음과 같습니다.

>>> x = np.array([[[5, 78, 2, 34, 0], 
                   [6, 79, 3, 35, 1], 
                   [7, 80, 4, 36, 2]], 
                  [[5, 78, 2, 34, 0], 
                   [6, 79, 3, 35, 1], 
                   [7, 80, 4, 36, 2]], 
                  [[5, 78, 2, 34, 0], 
                   [6, 79, 3, 35, 1], 
                   [7, 80, 4, 36, 2]]]) 
>>> x.ndim
3

3D 텐서들을 하나의 배열로 합치면 4D 텐서를 만드는 식으로 이어집니다. 딥러닝에서는 보통 0D에서 4D까지의 텐서를 다룹니다. 동영상 데이터를 다룰 경우에는 5D 텐서까지 가기도 합니다.

 


 

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이 글은 도서출판 길벗에서 출간한  “케라스 창시자에게 배우는 딥러닝“의 1장~3장입니다. 이 책의 저작권은 (주)도서출판 길벗에 있으므로 무단 복제 및 무단 전제를 금합니다.

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