728x90 tensor-slicing1 [PYTORCH] 텐서 슬라이싱 메모리 공유 문제 해결 및 효율적인 복사 방법 3가지 파이토치(PyTorch)를 사용하는 딥러닝 엔지니어라면 반드시 직면하게 되는 '뷰(View)'와 '카피(Copy)'의 메커니즘을 심층 분석하고, 예기치 않은 데이터 변형을 막는 실무적인 해결 방법을 제시합니다.1. 서론: 왜 슬라이싱은 위험할 수 있는가?파이토치에서 텐서 조작은 모델의 성능과 직결됩니다. 특히 대용량 데이터셋을 다룰 때 메모리 효율성을 극대화하기 위해 파이토치는 '메모리 공유(Memory Sharing)' 방식을 채택합니다. 슬라이싱(Slicing)을 통해 생성된 새로운 텐서는 원본과 동일한 메모리 저장 공간(Storage)을 참조하는 경우가 많으며, 이를 '뷰(View)'라고 부릅니다. 이러한 설계는 속도 면에서 큰 이점을 주지만, 슬라이싱된 텐서의 값을 수정했을 때 원본 데이터까지 함.. 2026. 4. 5. 이전 1 다음 728x90
