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[PyTorch]Tensor-part2 이번 포스트는 Tensor-part1에 이어지는 내용을 다루고자 한다. 이전 포스트를 아직 확인하지 못했다면 아래의 링크로 들어가 먼저 보고 오면 더 좋을 것 같다. [PyTorch]Tensor-part1 텐서의 특징 텐서는 배열과 행렬과 비슷한 자료구조이다. PyTorch에서 텐서를 이용하여 입력과 출력, 그리고 모델의 파라미터를encode 한다. 텐서는 NumPy의 ndarray와 비슷하지만 한 가지 차이점이 있 dream-be.tistory.com 이번에는 텐서의 속성, 텐서 연산에 대해 공부해보자. 텐서의 속성(Attribute) 텐서의 속성은 shape, dtype(데이터 타입), device와 같은 정보를 의미한다. tensor = torch.rand(3,4) print(f'Shape of t.. 2022. 9. 15.
[PyTorch]Tensor-part1 텐서의 특징 텐서는 배열과 행렬과 비슷한 자료구조이다. PyTorch에서 텐서를 이용하여 입력과 출력, 그리고 모델의 파라미터를encode 한다. 텐서는 NumPy의 ndarray와 비슷하지만 한 가지 차이점이 있다. 그것은 텐서는 GPU를 활용하여 처리가 가능한 반면, array는 CPU로 만 처리가 가능하다. 이번 포스트에선 텐서 초기화에 대해서 알아보자. 텐서 초기화 (Tensor Initialization) 텐서를 초기화한다는 의미는 텐서를 새로생성하거나 혹은 기존에 있던 객체를 텐서로 객체로 변경하는 것 이라고 생각하면 될것 같다. 1. 직접생성 데이터를 직접적으로 텐서화 시켜 텐서를 생성할 수 있다. 이때 데이터의 타입은 자동으로 유추하여 정해진다. data = [[4,3], [2,1]] x_.. 2022. 9. 14.
[Pytorch]패키지 기본구성 파이토치를 사용하면서 너무 당연해서 이해가 충분하지 않았던 부분에 대해 정리해보고자 한다. 가장 먼저 패키지들에 대해 정리부터 하고 넘어가자. 1. torch 가장 기본적인 패키지지로 다차원의 텐서를 위한 데이터구조를 포함하고 이러한 텐서들에 대한 수학적인 연산과 관련한 method를 담고 있다. 또 다양한 유틸리티를 포함하고 있다. 크게 Tensors, Creation Ops, Indexing, Slicing, Joining, Mutaing ops 등 다양한 기능의 operation들로 구별할 수 있고 저마다 여러 하위 method들이 있다. 2. torch.nn 신경망을 구성하는 다양한 layer들과 데이터 구조들을 포함한다. CNN, RNN, LSTM과 같은 모델구조 뿐만 아니라 activation.. 2022. 9. 13.