[PyTorch로 시작하는 딥러닝 입문]
01 파치토치 패키지의 기본 구성
01.1 파이토치 패키지의 기본 구성
공부 사이트, 참고 사이트 :
1. torch
메인 네임스페이스, 텐서 등의 다양한 수학 함수가 포함되어져 있으며 NumPy와 유사한 구조를 가짐
2. torch.autograd
자동 미분을 위한 함수들이 포함되어져 있음. 자동 미분의 on/off를 제어하는 콘텍스트 매너저(enable_grad/no_grad)나 자체 미분 가능 함수를 정의할 때 사용하는 기반 클래스인 ‘Function’등이 포함되어져 있음.
3. torch.nn
신경망을 구축하기 위한 다양한 데이터 구조나 레이어 등이 정의되어져 있습니다. 레이어(RNN,LSTM등과 같은), 활성화 함수(ReLU와 같은), 손실함수(MSE Loss와 같은)들이 있음.
4. torch.optim
확률적 경사 하강법(Stochastic Gradient Descent,SGD)를 중심으로 한 파라미터 최적화 알고리즘이 구현되어져 있음.
5. torch.utils.data
SGD의 반복 연산을 실행할 때 사용하는 미니 배치용 유틸리티 함수가 포함되어져 있음
6. torch.onnx
ONNX(Open Neural Network Exchange)의 포멧으로 모델을 익스포트(export)할 때 사용. ONNX는 서로 다른 딥 러닝 프레임워크간에 모델을 공유할 때 사용하는 포멧.
이어서 공부는 ipynb을 이용해서 git repo에 올려서 공부
- 파이토치 기초
- 텐서 조작하기1
- 텐서 조작하기2
- 파이썬 클래스
- 선형회귀
- 자동미분
- 단순 선형회귀
- 다중 선형회귀
- nn.Module로 구현하는 선형회귀
- 클래스로 파이토치 모델 구현하기
- 미니배치와 데이터로드
- 커스텀 데이터셋
