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그 땐 AI했지/그 땐 DeepLearning했지

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[TAVE/study] ch02 파이토치 기초 | 04 파이썬 클래스 참고자료: https://wikidocs.net/book/2788 함수와 클래스의 차이 1️⃣함수로 덧셈기 구현하기 result = 0 def add(num): global result result += num return result print(add(3)) #3 print(add(4)) #7 👉🏻result라는 전역변수를 만들어 여기에 숫자를 더하고 리턴한다. 2️⃣함수로 두 개의 덧셈기 구현하기 result1 = 0 result2 = 0 def add1(num): global result1 result1 += num return result1 def add2(num): global result2 result2 += num return result2 print(add1(3)) #3 print(add1..
[TAVE/study] ch02 파이토치 기초 | 03 텐서 조작하기② 참고자료: https://wikidocs.net/book/2788 자주 사용하는 기능 5️⃣뷰(View)⭐️ 👉🏻원소의 수를 유지하면서 텐서의 크기를 변경한다. 👉🏻넘파이의 리쉐이프 역할을 하는데 리쉐이프란 텐서의 크기(shape)를 변경해주는 것이다. t = np.array([[[0, 1, 2], [3, 4, 5]], [[6, 7, 8], [9, 10, 11]]]) ft = torch.FloatTensor(t) print(ft.shape) #torch.Size([2, 2, 3]) 👉🏻3차원 텐서인 ft를 만들었고 shape은 다음과 같다. ✅3차원 텐서에서 2차원 텐서로 변경 print(ft.view([-1, 3])) print(ft.view([-1, 3]).shape) #tensor([[ 0., 1...
[TAVE/study] ch02 파이토치 기초 | 02 텐서 조작하기① 참고자료: https://wikidocs.net/book/2788 벡터, 행렬 그리고 텐서 1️⃣백터, 행렬, 텐서 이해하기 스칼라: 차원이 없는 값 벡터: 1차원으로 구성된 값 행렬(Matrix): 2차원으로 구성된 값 텐서(Tensor): 3차원으로 구성된 값 👉🏻데이터 사이언스 분야 한정으로 3차원 이상의 텐서는 그냥 다차원 행렬 또는 배열로 간주할 수 있다. 또 벡터나 행렬을 그냥 1차원 텐서, 2차원 텐서라고 부르기도 한다. 2️⃣PyTorch Tensor Shape Convention 👉🏻다루고 있는 텐서의 크기를 고려하는게 중요한데 행렬과 텐서의 크기 표현 방식을 알아보자! ✅2D Tensor(2차원 텐서) ✅3D Tensor - 비전 분야에서의 3차원 텐서 👉🏻일반적인 자연어 처리보다 비전..
[TAVE/study] ch02 파이토치 기초 | 01 파이토치 패키지의 기본 구성 참고자료: https://wikidocs.net/book/2788 🐰세상 많은 부분들이 인공지능으로 대체되어가면서 해당 분야에 관심이 생겼다! 그런데 마침 TAVE 경영처에서 같이 딥러닝 스터디를 하자고 제안해서 너무 기쁘게 스터디에 참여하게 되었다! 혼자 공부하기 두려웠는데 너무 멋진 친구들과 같이 공부할 수 있어 좋당! 파이토치 패키지의 기본 구성 1️⃣torch 👉🏻메인 네임스페이스이다. 텐서 등의 다양한 수학 함수가 포함되어져 있으며 Numpy와 유사한 구조를 가진다. ✍🏻텐서(Tensor): 텐서는 배열 및 행렬과 비슷한 특수 데이터 구조다. PyTorch에서는 텐서를 사용하여 모델의 입출력값과 파라미터 값을 인코딩한다. 2️⃣torch.autograd 👉🏻자동 미분을 위한 함수들이 포함되어져 ..
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