대부분의 딥러닝 신경망과 함수는 입력 데이터의 각기 다른 차원에 대해 다른 방식으로 연산을 수행합니다.
예를 들어, LSTM 연산은 입력 데이터의 시간 차원에 대해 반복 작업을 수행하고 배치 정규화 연산은 입력 데이터의 배치 차원에 대해 정규화를 수행합니다.
차원에 레이블이 지정된 입력 데이터 또는 추가 레이아웃 정보가 포함된 입력 데이터를 제공하려면 데이터 형식을 사용하면 됩니다.
데이터 형식은 문자들로 구성된 문자열로, 각 문자는 대응되는 데이터 차원의 유형을 설명합니다.
문자는 다음을 나타냅니다.
"S"
— 공간
"C"
— 채널
"B"
— 배치
"T"
— 시간
"U"
— 지정되지 않음
예를 들어, 첫 번째, 두 번째, 세 번째 차원이 각각 채널, 관측값, 시간 스텝에 대응되는 시퀀스 배치를 포함하는 배열이 있다고 가정하겠습니다. 이 배열이 "CBT"
(채널, 배치, 시간) 형식을 갖도록 지정할 수 있습니다.
형식이 지정된 입력 데이터를 생성하려면 dlarray
객체를 생성하고 두 번째 인수를 사용하여 형식을 지정하십시오.
형식이 지정되지 않은 데이터에 추가 레이아웃 정보를 제공하려면 FMT
인수를 사용하여 형식을 지정하십시오.
자세한 내용은 Deep Learning Data Formats 항목을 참조하십시오.