john8538 님의 블로그

🌙 PyTorch는 딥러닝 연구와 개발에 널리 사용되는 강력한 프레임워크입니다. 이 프레임워크의 핵심에는 텐서(Tensor)가 있습니다. 텐서는 다차원 배열로 모든 데이터와 모델 파라미터를 표현하는 데 사용됩니다. 따라서 텐서 연산을 효과적으로 다루는 것은 PyTorch를 마스터하는 데 필수적입니다.이번 포스트에서는 PyTorch의 주요 텐서 연산들을 살펴보고, 각 연산의 특징과 사용법을 자세히 알아보겠습니다.01) 텐서 결합 연산PyTorch에서 텐서를 결합하는 두 가지 주요 방법은 stack과 cat(concatenate)입니다.1.1 torch.cat()import torcha = torch.tensor([1, 2, 3])b = torch.tensor([4, 5, 6])c = torch.cat((..

강의Pytorch 3강 & 4강 수강 파이토치에서의 Tensor를 생성하고 다루는 방법의 기초에 대해 수강하였다. 강의 내용과 실습내용을 전부 타이핑해보며 손에 익히는 시간을 지녔으며, 추가로 궁금한 부분에 있어 따로 블로깅 하였다. 간단하게 요약해보자 3강# 특정 값으로 초기화된 텐서 생성torch.zeros() : 0으로 초기화torch.ones(): 1로 초기화# 난수로 값으로 초기화된 텐서 생성 torch.rand(): [0, 1] 구간의 연속균등분포 난수torch.randn(): 표준정규분포 난수# 특정 값으로 초기화된 텐서 변환 torch.zeros_like(): 크기와 자료형이 같은 0으로 초기화된 텐서로 변환torch.ones_like(): 크기와 자료형이 같은 1로 초기화된 텐서로 변환#..

CPU와 GPU 정리 & 차이점CPU란 중앙처리 장치를 뜻하며 컴퓨터 시스템을 통제하고 프로그램의 연산을 실행 - 처리하는 가장 핵심적인 컴퓨터 제어장치를 말한다. 수십억 개의 트랜지스터로 구축되었으며 여러 개의 프로세싱 코어를 갖출 수 있다. GPU란 더 작고 전문화된 코어로 구성된 프로세서다. 처리 작업을 병렬로 코어 간에 분할할 수 있으므로 대규모 성능을 제공한다. 둘다 중요한 컴퓨팅 엔진이고 실리콘 기반 마이크로프로세서이며 데이터를 처리하나 중요한 점은 아키텍처가 크게 다르며 만들어진 용도가 다르다.   주요 차이점은 아래 표에서 확인하자. Tensor에서의 CPU와 GPU이제 이 포스팅을 하게된 본론으로 들어가보자기본적으로 먼저 텐서를 생성한다.그 이후 텐서가 현재 어떤 디바이스에서 있는지 확인..

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 BlogExplore the basics of open-source programming languages, including key differences and how to choose the right one for your situation.www.ibm.com파이토치란 2016년에 FAIR 연구소에서 개발된 ..

🎉 합격 🎉우선 이렇게 합격을 했다!!! 아무 기대 없이 지원했지만.. 막상 합격하니 기분이 너무 좋았다.합격 발표는 7월 중순쯤이였다. 본격적인 수강이 시작된 8월에야 합격 후기를 쓰게 된다.나의 백그라운드나는 현재 인하대학교에서 정보통신공학을 전공중인 3학년 학부생이다. 최근까지 프론트엔드를 공부하다가 AI를 접목시켜보며 어? 이거나도 한번 공부해보고 싶은데? 라는 생각이 들어 AI에 발을 들이게 되었다. 첫 발걸음은 학부연구생이였다. 아무것도 모르는 상태로 학부연구생을 들어가 반년동안 기본적인 인공지능 강의(cs231n 등등...)와 논문리뷰를 통하여 지식을 쌓았다. 이후 학교 수업을 듣고 여러 데이콘대회를 나가면서 더욱 기초에 대한 학습을 갈망했던것 같다. 아무래도 인공지능 관련학과도 아니고 ..