망중한 블로그

일단, 아래에서 말하는 행, 렬은 모두 위의 그림을 기준으로 말하는 것임. 1) axis = 0 인 경우 큰 행렬 입장에서의 열을 더하는 경우 2) axis =1 인 경우 큰 행렬 입장에서 행을 더하는 경우 3) axis =2 인 경우 작은 행렬 입장에서 열을 더하는 경우 4) axis =3 인 경우 작은 행렬 입장에서 행을 더하는 경우 참고 유투브 : https://youtu.be/gWyVWXFDrW0 (수원대 한경훈교수님) 밑바닥부터 시작하는 딥러닝

x=np.arange(16).reshape(4,2,2) print(x) print('=====================') x=np.arange(16).reshape(2,2,2,2) print(x) 인공지능을 하면서 텐서를 써야할 일이 많을 것 같아 위의 코드를 찍어보니 이런 식으로 나와 도통 눈으로 구별하기 쉽지 않았다. =_= 그래서 직접 그려봄! 1) x=np.arange(16).reshape(4,2,2) 의 경우 2) x=np.arange(16).reshape(2,2,2,2) 의 경우 일단 reshpae(4,2,2)와 reshpae(2,2,2,2) 둘 다 마지막 2,2 는 가장 작은 행의 행x열이 되는 것 같다. 그럼 앞에 남은 4와 2,2가 문제인데, 가장 최상단의 4와 2는 가장 바깥쪽 행..