Unsqueezing
Unsqueezing
Unsqueezing(언스퀴징)은 데이터 과학과 머신러닝, 특히 텐서(Tensor)반 프로그래밍에서 자주 사용되는 데이터 변환 기법 중 하나입니다. 이는 기존의 차원이 축소된 텐서에 새로운 차원을 추가하여 형태를 확장하는 작업을 의미하며, 주로 텐서 연산의 호환성을 맞추거나 모델 입력 형식을 조정할 때 활용됩니다. 이 문서에서는 언스퀴징의 개념, 사용 사례, 구현 방법 및 관련 기술에 대해 다룹니다.
개요
데이터 변환은 데이터 과학의 핵심 과정 중 하나로, 원시 데이터를 모델이나 알고리즘에서 처리할 수 있는 적절한 형태로 바꾸는 작업을 포함합니다. Unsqueezing은 이러한 변환 과정에서 특히 텐서의 차원(dimension)을 다룰 때 중요한 역할을 합니다. 예를 들어, 1차원 배열 [1, 2, 3]을 2차원 텐서 [[1, 2, 3]]로 만들고 싶을 때, 즉 차원을 하나 늘리는 작업이 바로 언스퀴징입니다.
이 작업은 squeeze의 반대 개념으로, squeeze가 불필요한 단위 차원(unit dimensions, 크기가 1인 차원)을 제거하는 반면, unsqueeze는 그러한 차원을 의도적으로 추가합니다.
언스퀴징의 개념
차원(Dimension)이란?
텐서는 다차원 배열로, 예를 들어:
- 스칼라: 0차원
- 벡터: 1차원
- 행렬: 2차원
- 3D 배열: 3차원
등으로 표현됩니다. 각 차원은 데이터의 구조적 의미를 담고 있으며, 딥러닝 프레임워크(예: PyTorch, TensorFlow)는 입력 데이터의 차원이 모델의 요구 사항과 정확히 일치해야 연산을 수행할 수 있습니다.
언스퀴징의 목적
- 배치 차원 추가: 딥러닝 모델은 일반적으로 데이터를 "배치(batch)" 단위로 처리합니다. 단일 샘플(예: 1차원 벡터)을 모델에 입력하려면 배치 차원(예:
(1, N))을 추가해야 합니다. - 브로드캐스팅(Broadcasting) 지원: NumPy나 PyTorch에서 두 텐서의 연산을 수행할 때 차원이 맞지 않으면 에러가 발생합니다. 언스퀴징을 통해 호환 가능한 형태로 변환할 수 있습니다.
- 모델 입력 형식 통일: CNN, RNN 등은 특정 차원 구조(예:
(batch_size, channels, height, width))를 요구하므로, 전처리 과정에서 언스퀴징이 필요할 수 있습니다.
구현 방법
다음은 주요 프레임워크에서 언스퀴징을 수행하는 방법입니다.
PyTorch에서의 unsqueeze
import torch
x = torch.tensor([1, 2, 3]) # shape: (3,)
x_unsqueezed = x.unsqueeze(0) # shape: (1, 3)
print(x_unsqueezed) # 출력: tensor([[1, 2, 3]])
또는 인덱스를 -1로 지정하여 끝에 차원 추가:
x_unsqueezed = x.unsqueeze(-1) # shape: (3, 1)
print(x_unsqueezed)
# 출력:
# tensor([[1],
# [2],
# [3]])
TensorFlow/Keras에서의 expand_dims
import tensorflow as tf
x = tf.constant([1, 2, 3]) # shape: (3,)
x_unsqueezed = tf.expand_dims(x, axis=0) # shape: (1, 3)
print(x_unsqueezed)
NumPy에서의 np.expand_dims
import numpy as np
x = np.array([1, 2, 3]) # shape: (3,)
x_unsqueezed = np.expand_dims(x, axis=0) # shape: (1, 3)
print(x_unsqueezed) # [[1 2 3]]
실용적인 사용 사례
1. 단일 이미지 입력 처리
딥러닝 모델에 단일 이미지(예: 28x28 그레이스케일)를 입력할 때, 대부분의 모델은 (batch_size, height, width, channels) 형식을 기대합니다. 단일 이미지는 (28, 28)이므로:
image = np.random.rand(28, 28) # 단일 이미지
image_batch = np.expand_dims(image, axis=0) # (1, 28, 28)
image_batch = np.expand_dims(image_batch, axis=-1) # (1, 28, 28, 1): 채널 차원 추가
2. 시계열 데이터 전처리
RNN에 입력할 시계열 데이터가 (sequence_length,) 형태일 때, (batch_size, sequence_length, features)로 변환:
data = torch.randn(100) # 100개의 타임스텝
data = data.unsqueeze(0).unsqueeze(-1) # (1, 100, 1)
관련 개념
| 개념 | 설명 |
|---|---|
| Squeezing | 크기가 1인 차원을 제거. 예: (1, 3, 1) → (3,) |
| Reshape | 텐서의 전체 형태를 재구성. 더 유연하지만 명시적 차원 지정 필요 |
| Broadcasting | 차원이 다른 배열 간 연산을 가능하게 하기 위해 자동 확장. 언스퀴징은 브로드캐스팅 전처리 역할 |
참고 자료
- PyTorch Documentation - torch.unsqueeze
- TensorFlow Documentation - tf.expand_dims
- NumPy Documentation - np.expand_dims
- Ian Goodfellow et al., Deep Learning, MIT Press, 2016. (텐서 연산 및 전처리 관련 장)
결론
Unsqueezing은 데이터 과학, 특히 딥러닝 파이프라인에서 필수적인 전처리 기술입니다. 단순히 차원을 늘리는 작업처럼 보일 수 있지만, 모델과 데이터의 인터페이스를 맞추고, 연산의 정확성과 효율성을 보장하는 데 중요한 역할을 합니다. 데이터를 다루는 과정에서 차원 불일치로 인한 에러를 방지하고, 코드의 가독성과 유지보수성을 높이기 위해 언스퀴징을 적절히 활용하는 것이 중요합니다.
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