Tensor 타입을 Numpy로 변환하는 이유가 궁금합니다.
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작성한 질문수 63
모델 Inference 결과 중 value 값을 .numpy()를 통해 Numpy 형태로 변환해주는데,
그 이유가 Tensor 타입에는 shape나 dtype 정보가 함께 들어있어서 이를 제외한 순수 array값만을 가져오기 위해서인가요?
코드를 바꿔가며 비교해보면서 Numpy 형태로 바꾸면 값을 가져올 수 있다는 것은 알았지만, 왜 Tensor 타입은 안되는 것인지, Tensor와 Numpy의 차이는 무엇인지 등 본질적인 이유에 대해서 검색해봐도 명확하게 정리가 안되는 것 같아 질문드립니다ㅠㅠ
답변 1
1
안녕하십니까,
Tensor 보다는 Numpy보다 더 다루기 쉽습니다. 특히 image array나 데이터 연산등이 더 편리합니다.
openc cv의 image load도 numpy array로 됩니다. Tensor는 numpy에서 영향을 받았기 때문에 numpy와 유사한 인터페이스를 가지고 있습니다. Tensor는 tensorflow나 pytorch에 딥러닝을 위한 데이터 array로 사용되지만, numpy 만큼 image, 시각화 연계, 데이터 가공 부분에서 상대적으로 불편하기 때문에 numpy로 변환한 것 뿐입니다.
감사합니다.
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