[PyTorch] reshape와 transpose의 차이

reshape

텐서를 일렬로 펼쳤다가, 원하는 모양(shape)으로 다시 재배치한다. 배치는 그대로 두고, 겉모양만 바꾸는 메서드

 

import torch

x = torch.arange(6)        # tensor([0, 1, 2, 3, 4, 5])
y = x.reshape(2, 3)        # (2,3)으로 모양 변경

print(y)
# tensor([[0, 1, 2],
#         [3, 4, 5]])

transpose

특정한 두 차원의 축을 서로 맞바꾼다. 즉, 데이터 순서 자체가 바뀐다.

x = torch.arange(6).reshape(2, 3)
print(x)
# tensor([[0, 1, 2],
#         [3, 4, 5]])

y = x.transpose(0, 1)  # 0번째 차원(행)과 1번째 차원(열) 교환
print(y)
# tensor([[0, 3],
#         [1, 4],
#         [2, 5]])

reshape vs transpose

reshape	데이터 순서 유지, 모양만 바꿈	[0,1,2,3,4,5] → [[0,1,2],[3,4,5]]
transpose	차원 순서를 교환, 데이터 배치도 달라짐	[[0,1,2],[3,4,5]] → [[0,3],[1,4],[2,5]]