네부캠 AI tech 1일차 학습정리(Pytorch의 기본)

강의

[Pytorch] 1강 & 2강 수강 및 퀴즈 진행

 

Pytorch란?

PyTorch는 신경망 구축에 사용되는 소프트웨어 기반 오픈 소스 딥 러닝 프레임워크로, Torch의 머신 러닝 라이브러리와 Python 기반의 고급 API를 결합한 것 - https://www.ibm.com/kr-ko/topics/pytorch

Python vs. R: What’s the Difference? - IBM Blog

파이토치란 2016년에 FAIR 연구소에서 개발된 오픈소스 딥러닝 프레임워크이다!

최근 산업계, 논문 연구분야 에서 여러 기술 개발에 PyTorch를 사용하여 점차 비중이 올라가고 있는 추세다.

 

Pytorch의 장점은?

• 동적 계산 그래프로 유연성이 높고 복잡한 모델을 직관적으로 구현 가능
• Python 친화적이라 학습 곡선이 낮고 Python 디버깅 도구 사용 가능
• 풍부한 생태계로 많은 사전 학습 모델과 라이브러리 제공 및 활발한 커뮤니티 지원
• CUDA를 통한 효율적인 GPU 가속으로 빠른 연산
• 연구용 프로토타입에서 생산 환경까지 원활한 전환

이러한 Pytorch를 사용하여 Tensor 구현

0-D Tensor(scalar) ~ 4-D Tensor 까지 구현해보며 각각의 여러가지 표현을 확인.

 

Pytorch의 데이터 타입

- Tensor가 저장하는 값의 데이터 유형

데이터 타입	별칭	비트 수	설명
torch.float32	torch.float	32	단정밀도 부동소수점, 일반적인 딥러닝 연산에 사용
torch.float64	torch.double	64	배정밀도 부동소수점, 높은 정밀도 필요 시 사용
torch.int16	torch.short	16	부호 있는 정수, 메모리 효율성 필요 시 사용
torch.int32	torch.int	32	부호 있는 정수, 일반적인 정수 연산에 사용
torch.int64	torch.long	64	부호 있는 정수, 큰 정수값이나 인덱싱에 사용
torch.uint8	-	8	부호 없는 정수 (0~255), 이미지 처리에 사용
torch.bool	-	-	불리언 (True/False), 논리 연산에 사용
torch.float16	torch.half	16	반정밀도 부동소수점, 메모리 절약과 속도 향상 시 사용
torch.int8	-	8	부호 있는 정수 (-128~127), 높은 메모리 효율성 필요 시 사용
torch.complex64	-	64	32비트 실수부 + 32비트 허수부 복소수
torch.complex128	-	128	64비트 실수부 + 64비트 허수부 복소수

 

 

Pytorch의 타입 캐스팅

 

• to() 메서드 사용

x = torch.tensor([1, 2, 3]) x_float = x.to(torch.float32) x_long = x.to(torch.long)

• 타입 특정 메서드 사용

x = torch.tensor([1, 2, 3])
x_float = x.float()
x_long = x.long()
x_double = x.double()

• 타입 생성자 사용

x = torch.tensor([1, 2, 3])
x_float = torch.FloatTensor(x)
x_long = torch.LongTensor(x)

 

 

피어세션

• ICE breaking 진행
• Peer session 계획 및 앞으로의 룰 설정
• 자기소개 PPT 제작하기

 

회고

첫수업과 팀원과의 첫만남이 어색하지만 나름대로 잘 풀어간듯??? 하다.

앞으로 화이팅 하자!! 

첫날이라 그런지,, 감기기운때문인지,, 몸이 힘들다..