❓ reshape 메소드에서 -1에 대해서

✅-1은 "알아서 계산해 줘" 라는 의미의 자동 계산 Placeholder입니다. 🧠

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📝 reshape에서 -1의 역할

reshape 메소드는 텐서의 전체 원소 개수가 변경되지 않는 한, 어떤 형태로든 변환할 수 있습니다. -1은 바로 이 원소 개수를 기반으로 다른 차원의 크기를 자동으로 계산하는 데 사용돼요.

-1의 계산 방식

1. x 텐서의 전체 원소 개수:
   • x = torch.randn(3, 4) 텐서는 3 * 4 = 12개의 원소를 가지고 있습니다.
2. x.reshape(-1, 2, 3) 변환:
   • PyTorch는 reshape에 들어온 차원들(−1, 2, 3)을 보고, 전체 원소 개수 12개를 유지하기 위해 -1에 어떤 숫자가 들어가야 하는지 계산합니다.
   • -1 * 2 * 3 = 12 라는 등식이 성립해야 하므로, **2 * 3 = 6**을 먼저 계산하고, **12 / 6 = 2**를 얻습니다.
   • 따라서, -1은 2가 되어 최종적으로 (2, 2, 3) 형태의 텐서가 만들어집니다.

⚠️ 왜 x.reshape(-1, 2, 5)는 오류가 날까요?

말씀하신 것처럼 x.reshape(2, 5)가 오류가 나는 이유는 전체 원소 개수가 2 * 5 = 10으로 12와 다르기 때문이에요. 여기에 -1을 넣어도 마찬가지입니다.

• -1 * 2 * 5 = 12 → -1 * 10 = 12
• -1에 들어갈 수 있는 정수 값이 없기 때문에 PyTorch는 **"알아서 계산할 수 없다"**고 오류를 내는 것입니다.

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🎨 쉬운 비유

reshape에서 -1을 사용하는 것은 마치 선물 포장을 하는 것과 같아요. 🎁

• x 텐서 (전체 선물): 12개의 작은 구슬이 들어있는 상자.
• reshape(-1, 2, 3) (포장 방법): "각각 2x3 모양의 상자에 나눠 담을 거야. 그럼 이런 상자가 총 몇 개 필요해?" 라고 질문하는 것과 같습니다.

포장지(PyTorch)는 12개의 구슬과 2x3 상자의 정보를 가지고 있으므로, "2개의 상자가 필요해!" 라고 답하며 완벽하게 포장해주는 거죠. 📦

 

 

 

 

❓그럼 (-1,-1,2)도 가능할까?

 

✅ reshape 메소드에서는 -1을 오직 한 번만 사용할 수 있습니다. 🙅‍♂️

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📝 -1을 한 번만 사용해야 하는 이유

reshape 메소드는 텐서의 전체 원소 개수를 기준으로 -1이 들어갈 차원의 크기를 계산합니다. 만약 -1이 두 번 이상 들어가면, 계산할 수 있는 경우의 수가 너무 많아져서 PyTorch가 어떤 모양을 원하는지 알 수 없게 됩니다.

예시: 전체 원소 개수가 12개인 텐서가 있다고 가정해 봅시다.

• (-1, 2, 3): -1 * 2 * 3 = 12 → -1은 2가 되어 (2, 2, 3) 모양이 됩니다. (계산 가능)
• (-1, -1, 2): -1 * -1 * 2 = 12 → 이 등식을 만족하는 조합은 (1, 6, 2), (2, 3, 2), (3, 2, 2) 등 여러 가지가 존재합니다. 어떤 모양을 원하는지 알 수 없기 때문에 오류가 발생하는 것입니다.

PyTorch는 -1을 **"네가 알아서 계산할 수 있는 유일한 하나의 차원"**으로 인식합니다. 🧠

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🎨 쉬운 비유

이것은 마치 레고 블록을 나눠 담는 상자에 비유할 수 있어요. 🧱

• 전체 레고 블록: 12개의 레고 블록.
• reshape(-1, 2, 3): "2x3 크기 상자에 담을 건데, 이런 상자가 몇 개 필요해?" 라고 묻는 것과 같습니다. (정답: 2개)
• reshape(-1, -1, 2): "높이가 2인 상자에 담을 건데, 가로세로는 몇 개씩 넣을 거고, 상자는 총 몇 개가 필요해?" 라고 묻는 것과 같아요. 대답할 수 있는 경우가 너무 많아 혼란스러워지는 거죠.

결론적으로, -1은 딱 한 번만 사용해서 PyTorch가 계산할 수 있는 여지를 남겨줘야 합니다! ✅