PyTorch의 all() 함수로 텐서 내 모든 요소 확인하기

PyTorch에서 `all()` 함수는 텐서의 모든 요소가 참(True)인지 확인할 때 사용됩니다. 이 함수는 0차원부터 다차원 텐서까지 적용 가능하며, 다양한 옵션과 함께 활용될 수 있습니다. 이번 포스트에서는 `all()` 함수의 주요 사용법과 동작 방식을 알아보겠습니다.

`all()` 함수의 기본 개념

`all()` 함수는 텐서의 각 요소가 `True`인지 검사하여 결과를 반환합니다. 텐서 내 모든 요소가 참일 경우 `True`를 반환하며, 하나라도 거짓(False)이면 `False`를 반환합니다. 이 함수는 다음과 같은 인자를 받을 수 있습니다

1. input (필수): 검사할 텐서로, `int`, `float`, `complex`, 또는 `bool` 타입의 데이터를 가질 수 있습니다.
2. dim (선택): 특정 차원에서 검사하려는 경우 지정합니다. 정수, 튜플, 또는 리스트 형태로 입력 가능합니다.
3. keepdim (선택): `True`로 설정하면 결과 텐서가 입력 텐서와 동일한 차원을 유지합니다. 기본값은 `False`입니다.
4. out (선택): 결과를 저장할 텐서를 지정합니다. 기본값은 `None`입니다.

`all()` 함수의 활용 예시
다양한 텐서와 옵션을 활용해 `all()` 함수의 동작을 살펴보겠습니다.

1. 단순한 1D 텐서

import torch
my_tensor = torch.tensor([True, False, True, False])
print(torch.all(my_tensor)) # tensor(False)

 

위 코드에서 텐서의 일부 값이 `False`이므로 결과는 `False`입니다.

2. 다차원 텐서와 `dim` 옵션

my_tensor = torch.tensor([[True, False, True, False],
[True, False, True, False]])
print(torch.all(my_tensor, dim=0)) # tensor([True, False, True, False])
print(torch.all(my_tensor, dim=1)) # tensor([False, False])

`dim` 옵션을 사용하면 특정 차원에 대해 검사 결과를 반환합니다. 예를 들어, `dim=0`은 첫 번째 차원을 따라 검사하고, `dim=1`은 두 번째 차원을 따라 검사합니다.

3. 빈 텐서의 처리

빈 텐서의 경우, `all()` 함수는 기본적으로 `True`를 반환합니다. 하지만 차원을 지정하면 결과는 빈 텐서가 될 수 있습니다.

my_tensor = torch.tensor([[]])
print(torch.all(my_tensor)) # tensor(True)
print(torch.all(my_tensor, dim=0)) # tensor([], dtype=torch.bool)

keepdim 옵션
`keepdim`을 `True`로 설정하면, 결과 텐서가 입력 텐서와 동일한 차원을 유지합니다. 이 옵션은 다차원 텐서의 결과를 후속 처리할 때 유용합니다.

my_tensor = torch.tensor([[True, False], [True, True]])
print(torch.all(my_tensor, dim=1, keepdim=True)) # tensor([[False], [True]])

정수, 실수, 복소수 텐서
`all()` 함수는 `int`, `float`, `complex` 타입의 텐서에서도 동작합니다. 이 경우, 값이 0이 아닌 모든 요소는 `True`로 간주됩니다.

my_tensor = torch.tensor([[0, 1, 2], [3, 4, 5]])
print(torch.all(my_tensor)) # tensor(False)

out 인자 사용
`out` 인자를 사용하면 결과를 특정 텐서에 저장할 수 있습니다.

result = torch.empty(1, dtype=torch.bool)
my_tensor = torch.tensor([True, True, True])
torch.all(my_tensor, out=result)
print(result) # tensor([True])

 

결론

PyTorch의 `all()` 함수는 텐서의 모든 요소가 특정 조건을 만족하는지 확인하는 데 매우 유용한 도구입니다. 다차원 텐서와 함께 사용할 때 `dim`과 `keepdim` 옵션을 적절히 활용하면 더욱 강력한 데이터 처리가 가능합니다. 빈 텐서의 동작 방식도 미리 이해해 두면 코드 작성 시 오류를 방지할 수 있습니다.

 

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