본문 바로가기
반응형

전체 글238

[PyTorch] 딥러닝 최적화 알고리즘: torch.optim.Adam() 사용 가이드 소개  torch.optim.Adam은 PyTorch에서 제공하는 인기 있는 옵티마이저(Optimizer) 중 하나로, 딥러닝 모델을 학습시키기 위해 가중치 업데이트를 효율적으로 수행합니다. Adam(Adaptive Moment Estimation)은 모멘텀과 RMSProp의 장점을 결합하여 학습 속도를 높이고 안정적인 수렴을 돕습니다. 이 알고리즘은 학습 속도, 수렴 성능 및 일반화 능력에서 좋은 성능을 보여주기 때문에 널리 사용됩니다. 기본 사용법상세 설명Adam 옵티마이저의 장점학습률을 동적으로 조정하여 수렴 속도를 높이고, 초기 설정에 민감하지 않습니다.첫 번째와 두 번째 모멘텀 추정치를 사용하여 이전 그래디언트 정보를 고려하면서 학습 속도를 조절합니다.대규모 데이터셋이나 복잡한 모델에서 좋은 성.. 2024. 8. 17.
[PyTorch] 맞춤형 데이터셋 만들기: torch.utils.data.Dataset() 사용 가이드 소개  torch.utils.data.Dataset은 PyTorch에서 데이터셋을 정의하는 데 사용되는 기본 클래스입니다. 이 클래스를 상속받아 자신만의 데이터셋 클래스를 만들 수 있으며, 딥러닝 모델을 학습하기 위한 데이터 로딩 과정에서 효율적으로 데이터를 처리할 수 있도록 돕습니다. 기본 사용법상세 설명Dataset 클래스는 두 가지 주요 메서드를 구현해야 합니다__len__: 데이터셋의 샘플 수를 반환합니다.__getitem__: 주어진 인덱스에서 데이터와 레이블을 반환합니다. import torchfrom torch.utils.data import Datasetclass CustomDataset(Dataset): def __init__(self, data, labels): sel.. 2024. 8. 16.
[PyTorch] 효율적인 데이터 배치: torch.utils.data.DataLoader() 사용 가이드 소개  torch.utils.data.DataLoader는 PyTorch에서 데이터를 효율적으로 로드하고 배치(batch)로 처리하기 위한 도구입니다. 이 클래스는 데이터셋을 미니배치(mini-batch)로 나누고, 학습 시 데이터가 잘 섞이도록 셔플(shuffle)하며, 병렬로 데이터를 로드할 수 있게 해줍니다. 딥러닝 모델을 학습할 때 데이터셋을 손쉽게 다룰 수 있도록 돕습니다. 기본 사용법상세 설명DataLoader의 주요 파라미터dataset: 로드할 데이터셋을 지정합니다. TensorDataset, Dataset 등을 사용 가능합니다.batch_size: 배치당 로드할 샘플의 수를 지정합니다.shuffle: True로 설정하면, 각 에포크(epoch)마다 데이터가 무작위로 섞입니다.num_wor.. 2024. 8. 16.
[PyTorch] GPU 사용 가능 여부 체크: torch.cuda.is_available() 사용 가이드 소개  torch.cuda.is_available 함수는 PyTorch에서 현재 CUDA(즉, GPU) 지원이 가능한지 확인하는 함수입니다. 이 함수는 코드가 GPU에서 실행될 수 있는지 확인하는 데 사용되며, CUDA를 사용할 수 없는 경우 CPU에서 연산을 수행하도록 대체 경로를 설정할 수 있습니다. 기본 사용법상세 설명torch.cuda.is_available 함수는 현재 시스템에서 CUDA를 사용할 수 있는지 확인하는 데 사용됩니다. CUDA가 설치되어 있고, CUDA 호환 GPU가 있으며, 필요한 드라이버가 올바르게 설치된 경우 True를 반환합니다.그렇지 않은 경우 False를 반환합니다.이 함수는 주로 코드 실행 시 GPU 가속이 가능하면 사용하고, 불가능하면 CPU에서 실행하도록 설정할 때.. 2024. 8. 16.
[PyTorch] 차원을 추가하라: torch.unsqueeze() 함수 사용법 이해하기 소개  torch.unsqueeze 함수는 PyTorch에서 텐서의 특정 위치에 새로운 차원을 추가하는 함수입니다. 이 함수는 모델의 입력 형식을 맞추거나, 텐서의 차원을 늘려야 할 때 유용하게 사용됩니다. 기본 사용법상세 설명torch.unsqueeze 함수의 기본 구문은 torch.unsqueeze(input, dim)입니다. input: 차원을 추가할 입력 텐서.dim: 추가할 차원의 위치를 지정합니다. 음수 값을 사용할 수도 있으며, 이는 뒤에서부터의 위치를 나타냅니다.torch.unsqueeze 함수는 지정된 위치에 새로운 차원을 추가하여, 입력 텐서를 확장합니다.예시 설명torch.unsqueeze(tensor, 0)는 1차원 텐서 [1, 2, 3]에 첫 번째 차원을 추가하여 2차원 텐서 [[.. 2024. 7. 19.
[PyTorch] 차원을 줄여라: torch.squeeze() 함수 사용법 이해하기 소개  torch.squeeze 함수는 PyTorch에서 텐서의 크기가 1인 차원을 제거하여 텐서를 간소화하는 함수입니다. 이 함수는 주로 데이터 전처리 과정에서 불필요한 차원을 제거하여 연산 효율을 높이기 위해 사용됩니다. 기본 사용법상세 설명torch.squeeze 함수의 기본 구문은 torch.squeeze(input, dim=None)입니다. input: 차원을 제거할 입력 텐서.dim: 제거할 차원을 지정합니다. 이 인수가 주어지지 않으면, 크기가 1인 모든 차원이 제거됩니다.torch.squeeze 함수는 입력 텐서에서 크기가 1인 차원을 제거하여 새로운 텐서를 반환합니다.예시 설명torch.squeeze(tensor)는 3차원 텐서 [[[1], [2], [3]]]에서 크기가 1인 첫 번째 차.. 2024. 7. 19.
[PyTorch] 텐서 펼치기: torch.flatten() 사용 가이드 소개  torch.flatten 함수는 PyTorch에서 입력 텐서를 1차원 텐서로 변환하는 함수입니다. 이 함수는 신경망의 마지막 단계에서 다차원 데이터를 평탄화(flatten)하여 완전 연결층(fully connected layer)으로 입력할 때 주로 사용됩니다. 기본 사용법상세 설명torch.flatten 함수의 기본 구문은 torch.flatten(input, start_dim=0, end_dim=-1)입니다. input: 평탄화할 입력 텐서.start_dim: 평탄화를 시작할 차원. 기본값은 0입니다.end_dim: 평탄화를 종료할 차원. 기본값은 -1이며, 마지막 차원을 의미합니다.torch.flatten 함수는 입력 텐서의 지정된 차원부터 마지막 차원까지를 하나의 1차원 텐서로 평탄화합니다.. 2024. 7. 19.
[PyTorch] 차원을 추가하여 텐서 쌓기: torch.stack() 함수 활용법 소개  torch.stack 함수는 PyTorch에서 여러 텐서를 새로운 차원으로 쌓아 하나의 텐서를 생성하는 함수입니다. 이 함수는 데이터 결합, 배치 생성, 새로운 차원의 추가 등 다양한 딥러닝 및 데이터 처리 작업에서 유용하게 사용됩니다. 기본 사용법상세 설명torch.stack 함수의 기본 구문은 torch.stack(tensors, dim=0, out=None)입니다. tensors: 쌓을 텐서들의 튜플이나 리스트.dim: 쌓을 차원을 지정합니다. 기본값은 0입니다.out: 결과 텐서를 저장할 텐서.torch.stack 함수는 주어진 텐서들을 새로운 차원으로 쌓아 하나의 텐서를 생성합니다. 쌓을 차원을 제외한 다른 차원들은 동일해야 합니다.예시 설명torch.stack((tensor1, tens.. 2024. 7. 19.
반응형

티스토리툴바