torch.optim (2) 썸네일형 리스트형 Torch 내장 모듈을 통한 선형회귀모델 만들기 앞선 포스팅에서는 Pytorch 내장 모듈을 사용하지 않고 수작업으로 선형회귀모델을 구현하였다. 하지만, 앞으로는 개발속도의 향상을 위해 내장된 모듈을 사용하여 개발을 편하게 해보자. 1. torch.nn 모델구축을 편하게 할 수 있도록 함. 2. torch.optim 최적화를 편하게 할 수 있도록 함. 위 두가지 모듈을 기반해서 선형회귀모델을 다시 만들어 보겠다. Pytorch에 내장된 모듈을 기반으로 선형회귀 모델을 만들어도 원하는 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다. 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 신.. 이전 1 다음
