ML & DL/Pytorch(base) (2) 썸네일형 리스트형 '찐비전공자를 위한' : Pytorch 기초 다루기 - 행렬 연산, 사칙 연산 시작. 이번에는 Numpy & torch.tensor를 가지고 기본적인 연산을 해보겠습니다. 제가 class를 써서 계속 구현해보는 이유는 기본적으로 모든 framework가 class를 통해 이루어져 있기 때문입니다. 우리는 class에 익숙해지고, 각 인자의 흐름을 정확하게 파악할 필요가 있습니다. 그에 대한 적응력을 기르고자 항상 무언가를 새로 배우면, class와 접목시켜보는 것이 중요합니다. 그리고 이번에는 간단한 bfs알고리즘을 함수 인자로 구현해보는 시도도 해보겠습니다. 즉 이번에는 자료 구조 + 알고리즘 + class + torch.tensor + Numpy 의 활용입니다. 시작합니다. Pytorch Basic arithmetics. 1. Numpy array, torch.tensor 조작.. '찐비전공자를 위한' : Pytorch 기초 다루기 - Numpy & Tensor 시작. 저는 원래 ML과 DL 입문을 CV, 그리고 Tensorflow로 했습니다. 그런데 보통 이미 나와 있는 Transformer 모델이나, 아니면 제가 현재 다루어야 할 모델들은 전부 Pytorch로 구현 되어 있는 경우가 많았습니다. 하여 단숨에 다시 Pytorch로 밑바닥부터 차근차근 Tensorflow에서 Pytorch로 컨버젼(개인)하고, Pytorch도 다른 Python syntax를 다뤘던 부분과 연계하여 class, 문자열 함수와 결합한 형태를 만들면서 연습해보도록 하겠습니다. Pytorch Basic. 1. 1차원 Numpy, torch.tensor import numpy as np import torch np_1d = np.array([0,1,2,3,4]) torch_1d = tor.. 이전 1 다음