tensor to list m_list = m_tensor.tolist() list to tensor m_tensor = torch.tensor(m_list) array to tensor m_array = m_tensor.numpy() tensor to array m_tensor = torch.tensor(m_array)

Tensor 내에서 특정 값을 치환하고 싶다면 다음 예시 코드처럼 구현하면 된다. 예시 (0값을 10으로 바꾸기) a = torch.randint(10, (3, 5)) print(a) #tensor([[6, 2, 7, 9, 7], # [3, 3, 4, 3, 7], # [0, 9, 0, 9, 6]]) a[a==0] = 10 # 바꾸기 전 값: 0 바꾼 후 값: 10 print(a) #tensor([[ 6, 2, 7, 9, 7], # [ 3, 3, 4, 3, 7], # [10, 9, 10, 9, 6]]) 이는 tensor 조건문이 다음과 같이 동작하기 때문이다. a = torch.randint(10, (3, 5)) print(a) #tensor([[5, 9, 7, 0, 3], # [1, 6, 3, 6, 2]..

Tensor 내에서 특정 값을 치환하고 싶다면 다음 예시 코드처럼 구현하면 된다. 예시 (0값을 10으로 바꾸기) a = torch.randint(10, (3, 5)) print(a) #tensor([[6, 2, 7, 9, 7], # [3, 3, 4, 3, 7], # [0, 9, 0, 9, 6]]) a[a==0] = 10 # 바꾸기 전 값: 0 바꾼 후 값: 10 print(a) #tensor([[ 6, 2, 7, 9, 7], # [ 3, 3, 4, 3, 7], # [10, 9, 10, 9, 6]]) 이는 tensor 조건문이 다음과 같이 동작하기 때문이다. a = torch.randint(10, (3, 5)) print(a) #tensor([[5, 9, 7, 0, 3], # [1, 6, 3, 6, 2]..