<div id="readability-page-1" class="page"><div><h2 id="0-목표">0. 목표</h2>
<p>mnist 테이터에서 사진 1장을, 사진 5장이 가로로 붙은 형태로 바꾸는 것입니다.</p>
<p><img src="https://media.vlpt.us/images/skyepodium/post/de27b494-08e5-42ee-88c4-736db94cb8db/%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A3%E1%86%BA%202021-05-19%20%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%92%E1%85%AE%204.24.42.png"></p>
<h2 id="1-hstack">1. hstack</h2>
<p>hstack은 첫번째 축을 가장 뒤로 보냅니다.</p>
<p>horizontal stack이라는 의미에 맞게 axis=1 (열)을 기준으로 차원을 변경합니다.</p>
<p>hstack이 더 쉽지만, cpu를 사용하기 때문에</p>
<p>gpu를 사용하는 딥러닝에서는 hstack보다 transpose를 사용합니다.</p>
<p><img src="https://media.vlpt.us/images/skyepodium/post/95179494-85fc-48e6-9153-ca3c74798c04/%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A3%E1%86%BA%202021-05-19%20%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%92%E1%85%AE%204.31.26.png"></p>
<h2 id="2-transpose">2. transpose</h2>
<p>transpose는 축을 변경해줍니다.</p>
<h3 id="1-mnist-shape">1) mnist shape</h3>
<p>mnsit 데이터는 (개수, 높이, 너비) 의 축을 가지고 있습니다.</p>
<p>transpose를 사용해서 (높이, 개수, 너비)로 변경합니다. 이렇게 하면<br>
사진들의 가장 윗부분 부터 차례대로 모아집니다.<br>
<img src="https://media.vlpt.us/images/skyepodium/post/03c07721-f67a-4a8e-bd95-5a02bc747ed3/%E1%84%89%E1%85%B3%E1%84%8F%E1%85%B3%E1%84%85%E1%85%B5%E1%86%AB%E1%84%89%E1%85%A3%E1%86%BA%202021-05-19%20%E1%84%8B%E1%85%A9%E1%84%92%E1%85%AE%204.26.48.png"></p>
<p>그리고 reshape을 하게되면, 차원을 안넣어준 부분은 1차원이 되기 때문에<br>
높이 * (개수*너비) 형태로 사진이 붙은 모양이 나옵니다.</p></div></div>

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0. 목표
mnist 테이터에서 사진 1장을, 사진 5장이 가로로 붙은 형태로 바꾸는 것입니다.
1. hstack
hstack은 첫번째 축을 가장 뒤로 보냅니다.
horizontal stack이라는 의미에 맞게 axis=1 (열)을 기준으로 차원을 변경합니다.
hstack이 더 쉽지만, cpu를 사용하기 때문에 
gpu를 사용하는 딥러닝에서는 hstack보다 transpose를 사용합니다.
2. transpose
transpose는 축을 변경해줍니다.
1) mnist shape
mnsit 데이터는 (개수, 높이, 너비) 의 축을 가지고 있습니다.
transpose를 사용해서 (높이, 개수, 너비)로 변경합니다. 이렇게 하면
사진들의 가장 윗부분 부터 차례대로 모아집니다.
그리고 reshape을 하게되면, 차원을 안넣어준 부분은 1차원이 되기 때문에
높이 * (개수*너비) 형태로 사진이 붙은 모양이 나옵니다.

[numpy] hstack, transpose 알아보기

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