reshape
reshape ShuffleNet에서 channel shuffle을 구현하는 코드 중에 reshape이 있었는데 헷갈리는 부분을 정리해놓으려고 합니다. x=np.linspace(1,100,num=1000) x.shape ≫ (1000,) X=x.reshape(-1,2,2,25) X.shape ≫ (10, 2, 2, 25) 여기서 -1은 나머지 (2, 2, 25)가 주어져있을때 -1에 해당하는 부분의 값을 알아서 계산하고 그대로 reshape해줍니다. 즉 다음 코드와 같은 역할을 합니다. X=x.reshape(10,2,2,25) reshape에 사용할 수 있는 매개변수 -1은 가능한 많이라는 뜻으로 사용됩니다. reshape(1,-1)은 행 하나에 열은 가능한 많게라는 의미입니다. ※2021.07.19 추..
2020. 8. 8.
[python-ds-handbook] NumPy
[python-ds-handbook] NumPy 파이썬 데이터 사이언스 핸드북 Numpy 중 자주 쓰는 것 모음 NumPy 모듈 불러오기 import numpy as np random으로 배열 만들기 # 재현 가능성을 위한 시드 값 np.random.seed(0) # 3*3 배열, 0과 1 사이의 난수로 채움 np.random.random((3,3)) # 정규 분포(평균=0, 표준편차=1)의 난수로 채운 3*3 배열 np.random.normal(0,1,(3,3)) #[0,10] 구간의 임의의 정수로 채운 3*3 배열 np.random.randint(0,10,(3,3)) # 3*3 단위 행렬 만들기 np.eye(3, dtype=int) numpy 속성 x3=np.random.randint(10, size..
2020. 7. 21.