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[PyTorch] 공식 문서 Learn the Basics 요약 - 8. The full model building process 및 전체 요약 목차 더보기 전체 모델 구축 프로세스(The full moel building process) 데이터 작업(Working with data) 모델 생성(Creating models) 모델 매개변수 최적화(Optimizing the Model Parameters) 모델 저장(Saving Models) 모델 불러오기(Loading Models) 요약(Summary) 전체 모델 구축 프로세스(The full moel building process) 여기에서는 기계 학습의 일반적인 작업을 위해 API를 통해 실행 예정 자세한 것은 각 세션의 링크 참조 데이터 작업(Working with data) Pytorch: 데이터 작업을 위한 두 가지 프리미티브(torch.utils.data.DataLoader, torc.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 1. 21.
[PyTorch] 공식 문서 Learn the Basics 요약 - 7. Save and load the model 목차 더보기 모델 저장하고 불러오기(Save and load the model) 모델 가중치 저장하고 불러오기(Saving and Loading Model Weights) 모델의 형태를 포함하여 저장하고 불러오기(Saving and Loading Models with Shapes) 모델 추론(Model Inference) 모델을 ONNX로 내보내기(Exporting the model to ONNX) keyword: 더보기 torch.save, model.state_dict(), model.load_state_dict(), torch.load(), pickle module, 직렬화(serialize), 역직렬화(deserialize), model.eval(), 드롭아웃(dropout), 배치 정규화(bat.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 1. 21.
[PyTorch] 공식 문서 Learn the Basics 요약 - 6. Optimization 목차 더보기 모델 매개변수 최적화(Optimizing the model parameters) 기본 코드(Prerequisite code) 하이퍼파라미터 설정(Setting hyperparameters) 최적화 루프 추가(Add an optimization loop) 손실 함수 추가(Add a loss function) 최적화 패스(Optimization pass) 전체 구현(Full implementation) keyword: 더보기 학습률(learning rate), 최상의 가중치(best weights), 예측할 수 없는 동작(unpredictable behavior), 지역 최소값(local minima), 전역 최소값(global minima), 최적화 루프(optimization loop), 학.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 1. 20.
[PyTorch] 공식 문서 Learn the Basics 요약 - 5. Automatic differentiation with torch.autograd 목차 더보기 torch.autograd를 사용한 자동 미분(Automatic differentiation with torch.autograd) Tensor, Function과 연산 그래프(Tensors, Functions and Computational graph) 변화도 계산하기(Computing gradients) 변화도 추적 멈추기(Disabling gradient tracking) 연산 그래프에 대한 추가 정보(more on Computational Graphs) 선택적으로 읽기: 텐서 변화도와 야코비안 곱(Optional Reading: Tensor gradients and jacobian products) Keywords: backpropagation, gradient, loss functio.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 1. 20.
[PyTorch] 공식 문서 Learn the Basics 요약 - 4. Build Model 목차 더보기 What is a neural network Components of a neural network Activation function Weights Bias Build a neural Network Get a hardware device for training Define the class Weight and Bias Model layers nn.Flatten nn.Linear nn.ReLU nn.Sequential nn.Softmax Model parameters What is a neural network 신경망: 레이어로 연결된 뉴런의 모음 뉴런: 문제를 해결하기 위해 함께 작동하는 작은 컴퓨팅 단위 레이어 유형: input / hidden / output 각 레이어에는 입력 레이어를.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 1. 18.
[PyTorch] 공식 문서 Learn the Basics 요약 - 3. Transforms Transforms — PyTorch Tutorials 1.13.1+cu117 documentation Note Click here to download the full example code Learn the Basics || Quickstart || Tensors || Datasets & DataLoaders || Transforms || Build Model || Autograd || Optimization || Save & Load Model Transforms Data does not always come in its final processed pytorch.org 목차 변환 ToTensor() 람다 변환 변환 (Transforms) 데이터가 항상 기계 학습 알고리즘 훈련에 필요한 형식으로 제.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 1. 16.
[PyTorch] 공식 문서 Learn the Basics 요약 - 2. Dataset and DataLoaders, Normalization Datasets & DataLoaders — PyTorch Tutorials 1.13.1+cu117 documentation Note Click here to download the full example code Learn the Basics || Quickstart || Tensors || Datasets & DataLoaders || Transforms || Build Model || Autograd || Optimization || Save & Load Model Datasets & DataLoaders Code for processing data samples can pytorch.org 목차 데이터셋 및 데이터 로더 데이터셋 로드 데이터셋 반복 및 시각화 DataLoaders를 사용한 학습을 .. 공감수 0 댓글수 0 2023. 1. 16.
[PyTorch] 공식 문서 Learn the Basics 요약 - 1. Tensors Tensors — PyTorch Tutorials 1.13.1+cu117 documentation Note Click here to download the full example code Learn the Basics || Quickstart || Tensors || Datasets & DataLoaders || Transforms || Build Model || Autograd || Optimization || Save & Load Model Tensors Tensors are a specialized data structure that are ve pytorch.org LEARN THE BASICS ML 프로세스: 데이터 처리, 모델 생성, 모델 파라미터 최적화, 학습된 모델 저장 PyTorch를 사.. 공감수 0 댓글수 2 2023. 1. 13.

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