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Dataset & DataLoader Deep Learning Process Data - collecting, cleaning, pre processing Dataset ToTensor(), CenterCrop() transforms init() call() Dataset init() len() getitem() DataLoader batch, shuffle Model Dataset class 데이터의 형태를 정의하는 클래스 데이터를 입력하는 방식의 표준화 Image, Text, Audio 등에 따른 다른 입력정의 import torch from torch.utils.data import Dataset class CustomDataset(Dataset): def __init__(self, text, la..

AutoGrad, Optimizer Layer = Block of Lego AutoGrad pytorch 의 핵심은 자동 미분의 지원 w = torch.tensor(2.0, requires_grad = True) y = w ** 2 z = 10 * y + 25 z.backward() w.grad torch.nn.Module 딥러닝을 구성하는 Layer의 base class Input, Output, Forward, Backward 정의 학습의 대상이 되는 parameter(tensor) 정의 nn.Parameter Tensor 객체의 상속 객체 nn.Module 내에 attribute 가 될 때는 required_grad = True로 지정되어 학습 대상이 되는 Tensor autograd의 대상이 된다..

Pytorch PyTorch Pytorch의 핵심은 자동 미분의 지원 - backward 함수 사용 Define by run 즉시 확인 가능하다 - Pythonic code Dynamic computation graphs 연산 과정 그래프 Back propagation 성능 차이 중요 AutoGrad 를 사용할 때 실행 시점에서 정의 한다. debugging 측면에서 중간중간 디버깅이 가능하다는 측면에서 유리하다. 다양한 형태의 DL을 지원하는 함수와 모델을 지원함 GPU support, Good API and community Tensor data types 기본적으로 tensor가 가질 수 있는 data 타입은 Numpy와 동일 numpy 에서 사용하는 기법 동일 슬라이싱 torch.ones_like..

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