텐서 2

파이토치 - 텐서 / 자동 미분

1. 텐서 생성과 변환 1) 텐서 생성 # 라이브러리 불러오기 import numpy as np import torch # 중첩 list를 지정 t = torch.tensor([[1,2],[3,4.]]) t # device를 지정하면 GPU에 텐서를 만들 수 있다. t = torch.tensor([[1,2],[3,4.]],device="cuda:0") t # dtype을 사용해 데이터형을 지정하여 텐서를 만들 수 있다. t = torch.tensor([[1,2],[3,4.]], dtype=torch.float64) t # 0부터 9까지의 수치로 초기화된 1차원 텐서 t = torch.arange(0, 10) t # 모든 값이 0인 100*10의 텐서를 작성해서 to 메서드로 GPU에 전송 t = torc..

파이토치 무작정 시작하기 1 - 파이토치 / 텐서

파이토치(Pytorch)란? Python 기반의 과학 연산 패키지 NumPy를 대체하면서 GPU를 이용한 연산이 필요한 경우 사용 최대한의 유연성과 속도를 제공하는 딥러닝 연구 플랫폼이 필요한 경우 사용 파이토치의 장점 텐서플로보다 간결해서 쉽게 사용할 수 있다. 학습 및 추론 속도가 빠르고 다루기 쉽다. Define-by-Run 프레임워크 많은 논문들이 파이토치로 구현 https://www.youtube.com/watch?v=6SF_qAd99Yg 텐서 (Tensor) 파이토치의 기본 단위 다차원 배열을 처리하기 위한 데이터 구조 Numpy의 ndarray와 거의 같은 API를 지니고 있다. GPU를 사용한 계산도 지원한다. 어떤 데이터 형의 텐서이건 torch.tensor라는 함수로 작성할 수 있다. ..

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