[Pytorch] 튜플 안에 텐서와 정수형, Tensor and int in tuple

 

 

Pytorch Fashion MNIST 공부하면서 궁금한 점. 해결.

 

 

figure = plt.figure(figsize=(9,9))
# plt.figure()는 맨 처음 나오는 경우가 많은데, figure()은 figure인스턴스를 생성하는데 그 역할은 이미지 전체의 영역을 확보하는 것이다.
cols, rows = 3,3
for i in range(1, cols * rows + 1): #1부터 (3*3+1 -1)=9까지 반복
    sample_idx = torch.randint(len(training_data), size=(1,)).item() #torch.randint = 주어진 범위 내의 정수를 균등하게 생성, 자료형은 torch.float32
    img, label = training_data[sample_idx]
    figure.add_subplot(rows, cols, i)
    plt.title(labels_map[label])
    plt.axis("off")
    plt.imshow(img.squeeze(), cmap="gray")
plt.show()

 

output

img, label = training_data[sample_idx]

 

" 여기서 training_data가 img, label 2가지로 나뉘어 넣을 수 있는 생각을 어떻게 할까? "

가 궁금했다.

 

 

 

그래서 다 type으로 찍어봤지.

음?

 

img, label, training_data는 각각 torch.Tensor, int, tuple이라네..?

 

 

 

 

 

이제 여기서 까막눈 ON..

dk...

이렇게 긴 튜플은 필요없다고요.. 라고 생각할 무렵,,

주변에 물어본 결과

마지막에 keypoint가 있었다.

 

 

 

 

 

콤마와 int 8

그렇다..

training_data[sample_idx]는 ( 이미지, 정수 ) 로 이루어진 튜플이였다..

바꿔 말하면 (Tensor, int)로 이루어진 tuple이였다..

 

 

 

 

 

 

오늘도 배웠다.

이젠 까먹지말자.