클라우드3 Colab을 이용해 인공지능을 개발해보자!-3편: PyTorch 텐서 조작하기 텐서 (Tensor):PyTorch의 기본 데이터 구조는 텐서이다. 이는 다차원 배열로, NumPy 배열과 유사하지만 GPU 가속을 지원한다.연산 방법은 다음과 같다.t1=torch.tensor([...]) #텐서 생성t2=torch.tensor([...])t_plus=t1+t2 #더하기 연산t_minus=-t1 #-연산t_mul=t1*t2 #요소별 곱t_div=t1/t2 #요소별 나누기t_matmul=t1@t2 t_matmul=t1.matmul(m2) #행렬곱t_transpose=t1.transpose(dim1,dim2) #dim1과 dim2의 차원을 맞바꾼다.t_permute=t1.permute(dim1,dim2,dim3,...) #넣은 차원 순서대로 차원을 나열한다.t_view=t1.view(dim.. 2024. 5. 23. Colab을 이용해 인공지능을 개발해보자!-2편: PyTorch란? PyTorch는 Facebook의 AI 연구 그룹에서 개발한 오픈소스 딥러닝 라이브러리이다.인공지능의 다양한 분야에서 활용되고 있다.주요 특징은 다음과 같다.1.동적 계산 그래프 (Dynamic Computational Graph): PyTorch는 동적 계산 그래프를 지원한다. 이는 계산 그래프가 실행 시간에 동적으로 생성된다는 의미로, 각 연산이 실행될 때 그래프가 구성됩니다. 이를 통해 더 직관적이고 유연한 모델 설계 및 디버깅이 가능해진다.2.자동 미분 (Automatic Differentiation):PyTorch의 autograd 모듈은 자동 미분을 제공하여, 사용자가 정의한 모델의 미분을 자동으로 계산합니다. 이는 딥러닝 모델의 학습 과정에서 매우 중요한 역할을 한다.3.직관적인 API와 P.. 2024. 5. 23. Colab을 이용해 인공지능을 개발해보자!-1편: Colab이란? Colab은 구글에서 만든 클라우드 기반 주피터 노트북 웹 서비스이다. Colab을 통해 pytorch나 tensorflow 기반의 인공지능을 제작할 수 있다.주로 Colab에서 인공지능을 학습시키고 모델을 저장한 후에 aws ec2같은 데를 활용해 모델을 배포하게 된다.필자는 aws의 sagemaker보다는 Colab을 추천한다. (sagemaker은 잘못 쓰면 비용 폭탄이 청구되기 때문이다.) Colab 사용법:1. https://colab.research.google.com/?hl=ko 에 접속한다.2. 구글 로그인을 한다. 3. 새노트 열기4. 파이썬 코드 작성다음과 같이 Colab을 사용할 수 있다. 파이썬 코드 작성 뿐만 아니라 설명 글 같은 것도 작성할 수 있다.참고로 구글 드라이브의 파일들.. 2024. 5. 15. 이전 1 다음
