AI와 데이터의 모든 것

지난 글에 이어서 numpy가 아닌 pytorch에서 tensor를 다룰 수 있는 함수들에 대해 정리해보았습니다. tensor에 대한 개념이 익숙하지 않으신 분들은 해당 글을 먼저 읽고 오시는 것을 추천드립니다! https://kyull-it.tistory.com/158 Tensor란 무엇인가? (+ Python Numpy Tensor 구현 및 기본 기능) Tensor란 무엇일까? 우리는 중고등학생때, 스칼라, 벡터, 행렬까지 배웠다. 0차원인 스칼라, 1차원인 벡터, 2차원인 행렬,,, 그럼 3차원부터는?! 그게 바로 텐서라고 하는 것이다. 3차원 이상은 모두 kyull-it.tistory.com tensor 생성하기 import torch torch.FloatTensor( ) # np.array( )..

# Manual -> https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Tensor.view.html torch.Tensor.view — PyTorch 1.12 documentation Shortcuts pytorch.org 파이토치 함수 중 view 함수는 tensor형태의 데이터의 shape을 바꿔주는 함수이다. 원본데이터도 같고, 성분의 수도 같지만 이를 구성하는 shape만 다르게 만들어주는 함수이다. 예시는 아래와 같다. # make the random tensor input = torch.randn(1, 28, 28) - 랜덤한 값으로 tensor를 만들어준다. # reshape the tensor using torch.view n = 1 output1 = ..

1. Pytorch * MNIST데이터를 예시로 불러와 train 데이터셋을 train과 validation 데이터셋으로 나누어 보는 작업 - 데이터셋을 쪼갤 때, torch.utils.data.random_split 모듈을 활용하면 된다. - random_split(pytorch에서 불러온 데이터셋 변수, [len(train_dataset), len(validation_dataset)]) 로 간단하게 분리가 가능하고, 데이터를 쪼개면서 데이터를 뒤섞고 싶을 때, generator 옵션을 사용하면 된다. (python 내장 함수인 help를 활용하여 random_split에 파라미터들을 미리 확인할 수 있다.) # 예시 코드 train_dataset = MNIST(os.getcwd(), download=..

https://kyull-it.tistory.com/19 Linux에 ML환경 구축하기 (1) - CUDA, cuDNN 여러 버전 한 컴퓨터에 설치하기 + 드라이브 설정 ※ Ubuntu LTS 20.04 버전 설치 필수 (22.04버전에서는 Pytorch, Tensorflow지원 CUDA 호환X) - 2022.08.16 기준 1. GPU 스펙 확인 - CUDA설치가 가능한 시스템을 갖추고있는지 확인하는 과정 - 필자는 컴퓨터 전체 스 kyull-it.tistory.com # 1 : Anaconda 설치방법 - Linux anaconda installation Manual https://docs.anaconda.com/anaconda/install/linux/#installation Installing o..