전체 글 썸네일형 리스트형 2. Pytorch에서의 추가적인 기능 - Data Loader, torch vision, visdom Data Loader pre-trained data (torch vision) Visdom Data Loader DataLoader는 dataset을 wrapping함으로써, 여러 추상화된 기능을 제공한다. mini-batch, shuffling, multi threading등과 같은 데이터 관련한 작업을 지원한다. custom data 를 필요로 할때엔 Dataset 클래스를 정의해서 사용하면 된다. 해당 클래스에선 어떤 source든지, 원하는 특정 type의 데이터로 읽는 방법을 정의해야한다. 이후에 이를 DataLoader로 warpping 하고 학습시키면 된다. DataLoader object를 순회하는 식으로 for 문을 설계하면, 매 iteration마다 mini-batch를 하게 되는 효과.. 더보기 1. Pytorch 기본 용어 및 2-layered NN 구성- Tensor, Variable, Module PyTorch는 기본적으로 크게 3개의 추상화된 객체를 제공합니다. Tensor : n-d array (numpy처럼 작성), GPU에서 동작 (Deep Learning과 직접적인관련은 없음) => numpy array유사 Variable : computational graph의 Node역할을 함. data나 gradient를 저장 => tensor flow의 Tensor, Variable, Placeholder 유사 Module : NN에서의 layer에 해당. 상태나 학습가능한 weight을 저장 => (조금 더 high level의 문법)tf.layers, TFSlim또는 TFLearn...등과 유사 * Pytorch 0.4가 릴리즈된 이후로는 Tensor가 Variable을 완전히 대체하여 현재는.. 더보기 이전 1 ··· 3 4 5 6 다음
