No Limitation

https://wikidocs.net/60754 유원준 님의 Pytorch로 시작하는 딥러닝 입문 이전 포스팅 https://yscho.tistory.com/44 대부분의 Pytorch 상의 모델은 클래스로 구현한다. 이번에는 클래스를 통한 구현하는 예제를 익히고자 한다. 앞선 포스팅에서 nn.Linear를 이용하여 모형을 구현한 예제를 살펴보았다. 이는 클래스로 만들면 더 편하게 사용할 수 있는데 다음과 같이 사용하는 것이 일반적이다. 다음과 같이 객체로 정의하는 것이다. 그렇다면 클래스 객체 안의 내용을 자세하게 파헤쳐보자 우선 모형을 만들 때 nn.Module을 상속받고 super() 함수를 통해 자동으로 __init__을 nn.Module 것을 상속받게 한다. 또한 forward 함수를 통해 예측..

참고 자료 https://wikidocs.net/53560 유원준 님의 Pytorch로 시작하는 딥러닝 입문 책 자료를 참고하였습니다. 선형 회귀를 수행하기 위해 매번 수식을 직접 정의해서 푸는 것은 매우 까다롭기에 친절하게도 파이토치에서는 선형 회귀를 수행해주는 모듈이 존재하는데 대표적으로 많이 쓰이는 nn.Linear 모듈이다. 또한 loss 함수도 직접 구현할 필요 없이 내장된 다양한 loss가 존재하는데 regression에서 많이 사용하는 MSE 모듈의 경우도 별다른 구현 없이 내장된 함수를 사용할 수 있다. 다음 코드들을 살펴보자 단순 선형 회귀부터 살펴보자. 우선 다음과 같이 데이터를 구축해준 다음에 nn.Linear를 사용하여 선형 회귀 모형을 만들어보자 우선 선형 회귀 모형을 호출해준다...

https://wikidocs.net/60754 유원준 님의 Pytorch로 시작하는 딥러닝 입문 https://yscho.tistory.com/33?category=1040585 이전 포스팅 참고! Pytorch는 내부적으로 자동으로 Gradient Descent를 수행해주는 Autograd 기능이 있다. 예를 들어보자 w=2에서 2w^2 + 5라는 수식에서 gradient를 구해보자 y = w^2 z = 2y+5라고 하고 z를 w에 대한 gradient 값은 다음과 같이 8이 나오게 된다. 앞선 포스팅에서는 변수가 1개인 회귀식으로 y를 예측하는 모델을 짜보았다. 다음은 변수가 3개인 다중 선형 회귀를 Pytorch로 간단하게 구현해보았다. 우선 단순한 1차원 벡터로 X값과 Y값들을 나타내겠습니다. ..

참고 자료 https://wikidocs.net/53560 유원준 님의 Pytorch로 시작하는 딥러닝 입문 책 자료를 참고하였습니다. 학부 때는 R을 위주로 사용하고 Python의 경우는 scikit-learn과 keras 정도만 사용했었다보니 자주 사용되는 딥러닝 프레임워크인 tensorflow와 torch를 공부를 최근에 시작하게 되었다. 특히 연구실에서는 pytorch를 많이 사용하기 때문에 들어가기 전 미리미리 공부하자! 기초 선형회귀부터 RNN까지 차근차근 공부를 해나가보자! 우선 모형에 들어가기 전에 간단하게 초기 세팅을 수행해준다. 여기서 랜덤 시드 값을 고정하는 이유는 여러번 수행했을 때도 동일한 결과값을 산출하기 위해서 사용했다는 점만 착안 저자님은 굉장히 단순한 예제를 사용하셨는데 X..