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pytorch를 활용한 딥러닝 입문

Primary LanguageJupyter Notebook

pytorch를 활용한 딥러닝 입문

https://www.notion.so/PyTorch-217004801d1447e08f73aa821f605624

PyTorch 기초

  1. PyTorch 패키지 기본 구성
  2. 텐서 조작 Part1
  3. 텐서 조작 Part2
  4. 파이썬 클래스 Class
  5. 선형 회귀 (Linear Regression)
    • Code : Linear RegressionLink
    • 자동 미분 (Autograd)Link
    • 다중 선형 회귀(Multivariable Linear regression)Link
    • nn.Module로 구현하는 선형 회귀Link
    • 클래스로 파이토치 모델 구현Link
    • 미니 배치와 데이터 로드Link
  6. 로지스틱 회귀 (Logistic Regression
    • 로지스틱 회귀Link
    • nn.ModuleLink
    • 클래스로 로지스틱 모델 구현Link
  7. 진행중.소프트맥스 회귀
    • 원-핫 인코딩Link
    • 소프트맥스 회귀Link

코드 분석

  • Dataset and TensorDataSet : 배치 관련 담당, X,Y 데이터셋을 텐서 형태로 묶음
  • Reproductibility : 동일한 데이터와 모델로 학습을 진행했을 때 매번 다른 학습 파라미터가 생성되지 않도록 조정하는거
  • model.eval() : 학습할때만 필요한 Dropout, batchnorm 등을 비활성화
  • torch.no_grad() : 자동으로 Gradient를 계산해주는 Context를