① argmax는 배열에서 가장 큰 값의 인덱스를 찾을 때 사용합니다.
ⓐ 첫 번째 파라미터: 행(axis=0) 또는 열(axis=1)을 따라 가장 큰 값의 색인을 찾습니다. 따라서 1은 열을 따라 가장 큰 값의 색인을 찾겠다는 의미입니다.
ⓑ keepdim: keepdim=True의 경우 출력 텐서를 입력과 동일한 크기로 유지하겠다는 의미입니다.
② torch.cat은 텐서를 연결할 때 사용합니다. 다음 예제를 통해 사용 방법을 확인할 수 있습니다. 그 전에 차원에 대한 이해를 돕기 위해 다음 그림을 살펴봅시다.
▲ 그림 6-17 차원(dim)
dim=0은 행을 의미하며, dim=1은 열을 의미합니다. 이제 코드를 통해 torch.cat을 알아봅니다.
import torch x = torch.Tensor([[1, 2, 3], [2, 3, 4]]) y = torch.Tensor([[4, 5, 6], [5, 6, 7]]) print(torch.cat([x], dim=0)) ------ 행을 기준(dim=0)으로 x를 이어 붙입니다. print('---------------') print(torch.cat([x, y])) ------ 단순하게 x와 y를 결합하라는 의미이며 출력 결과는 (4×3) 형태가 됩니다. print('---------------') print(torch.cat([x, y], dim=0)) ------ 행을 기준(dim=0)으로 x와 y를 이어 붙이면 (4×3) 텐서가 됩니다. print('---------------') print(torch.cat([x, y], dim=1)) ------ 열을 기준(dim=1)으로 x와 y를 이어 붙이면 (2×6) 텐서가 됩니다.