처음하는 딥러닝과 파이토치(Pytorch) 부트캠프 [데이터과학 Part3]에 파이토치(PyTorch) 텐서 연산 관련 수학과 구현 정리 (이론+실습) 파이토치(PyTorch) 텐서 연산 관련 수학 정리 강의 질

5분 50초쯤에

data1 = torch.FloatTensor([1,2]) # 1,2 원소를 가진 1D 텐서 선언

이걸 가르키면서 정확히 말하면 2차원 벡터라고 말씀하셨는데

 그럼

data1 = torch.FloatTensor([1,2,3,4])

print(data1)

tensor([1., 2. ,3., 4.])

이렇게 된다면 4차원이 되는건가요?

다른 블로그나 구글링을 해보면

2. 벡터(1D Tensor)

• 숫자들의 배열을 벡터라고 하며 1차원 텐서라고 한다.

• 벡터의 축의 개수는 1개이다.

vector = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(vector)
print(vector.ndim)
print(vector.shape)

[1 2 3 4 5]
1
(5,)

이렇게 말하고 있습니다.

또

강사님의 02_tensor.md 파일을보면

벡터(1D 텐서)

• 벡터(1D 텐서): 숫자 여러 개가 특정 순서대로 모여 있는것을 의미함 (배열이라고 이해하면됨)

• 하나의 벡터가 이루는 데이터의 갯수가 n개이면 n-차원 벡터라고함

• 벡터는 열 벡터, 행 벡터 둘다 가리키지만, 열 벡터로 표현하는것이 일반적임

이라고 하는데 갯수가 n개이면 n-차원 벡터 이말과 저위의 다른 누군가의 블로그(구글링)의 말에 혼동이 좀 생기는것 같습니다.

아마 강사님께서 차원의 대한 얘기가 혼동될 수 있다고 수차례 말씀하셨는데 이부분인가 싶기도합니다.

아니면 제가 잘못 생각하고 있는부분이 있는지 알려주시면 감사하겠습니다