PyTorch 패키지 구성

PyTorch의 기본적인 패키지 구성은 다음과 같음.

01. 'torch'
: 고차원 연산에 가장 기본이 되는 텐서와 같은 수학적 함수들이 내재되어 있음.

02. 'torch.nn'

: 인공신경망을 설계하기 위해 필요한  레이어, 아키텍쳐 혹은 손실함수 등이 저장되어 있으며,

딥러닝에 관련된 개발을 진행할 시에 항상 호출되는 패키지임.

03. 'torch.autograd'

: 미분가능 함수를 정의할 때 사용되는 기본 함수 및 자동미분을 위한 콘택스트 매니저(enable grad)가 포함되어 있음.

04. 'torch.optim'

: 학습의 최적화를 위한 여러가지 방법들이 함수화 되어 있는 패키지임.

05. 'torch.onnx'

: Open Neural Network Exchange (ONNX)형식으로 신경망 모델을 export 할 때 사용함.
(ONNX는 서로 다른 Deep Learning Framework 사이에서 모델을 공유할 때 사용하는 새로운 형식임.)