규비니의 발자취

해당 게시글은 개인적인 복습을 위해 PyTorch tutorial을 기반으로 설명을 덧붙이고 코드를 수정하며 정리한 글입니다. Training a classifier about data 데이터를 다룰 때 유용한 packages Image data : Pillow, OpenCV Audio data : scipy, librosa Text data : NLTK, SpaCy 사용한 데이터 : CIFAR-10은 10개의 classes ('airplane', 'automobile', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck')로 이루어진 3 x 32 x 32 size의 image data이다. (3-channel color images of 32..

해당 게시글은 개인적인 복습을 위해 PyTorch tutorial을 기반으로 설명을 덧붙이고 코드를 수정하며 정리한 글입니다. Neural Networks typical training procedure for a neural network 1. learnable parameters(or weights) 정의 2. 입력 데이터셋에 대해 아래 과정 반복 3. network에 input 4. loss 계산 5. network's parameters에 gradient 역전파 6. weight update(weight = weight - learning_rate*gradient) Define the network 부모 클래스인 nn.Module은 parameters를 캡슐화 하여 GPU에서 사용할 수 있게끔 도..

해당 게시글은 PyTorch tutorial을 기반으로 설명을 덧붙이고 코드를 수정하며 정리한 글입니다. Pytorch는 autograd operation을 제공한다. autograd는 automatic differentiation engine으로, neural network 학습에 사용되는 gradient를 제공한다. (경사하강법에서 활용 가능) Background Neural network는 weight, bias와 같은 parameter로 정의될 수 있는 함수들의 중첩이다. NN의 학습은 크게 2가지 과정을 거쳐 이루어진다. Forward Propagation : Input 데이터를 함수들에 넣어서 결과값을 뽑아내는 과정 Backward Propagation : output 데이터를 감소시키기 위해..

해당 게시글은 PyTorch tutorial을 기반으로 설명을 덧붙이고 코드를 수정하며 정리한 글입니다. Tensor tensor는 array, matrix와 굉장이 유사한 데이터 구조이다. Pytorch는 tensor를 사용하여 동작한다. tensor는 기본적으로 numpy 모듈에서 제공하는 ndarray와 굉장히 유사한 형태를 띤다. 따라서, numpy API에 익숙하다면, tensor의 개념을 받아들이는 데에 거부감이 없을 것이다. import torch import numpy as np data를 수동으로 생산하는 과정 data = [[1,2], [3,4]] x_data = torch.tensor(data) np_array = np.array(data) x_np = torch.from_numpy(..