반응형 딥러닝프레임워크10 11~14단계) 가변 길이 인수 대응 ( 순전파 , 역전파 ) 지금까지 입출력 변수가 하나씩인 경우만 고려해왔는데, 이번 포스팅에서는 가변 길이 입출력에 대응할 수 있도록 DeZero를 확장할 것이다. 1. 가변 길이 인수(순전파 편) 1) Function클래스 수정 class Function: def __call__(self, inputs): xs = [x.data for x in inputs] ys = self.forward(xs) outputs = [Variable(as_array(y)) for y in ys] for output in outputs: output.set_creators(self) self.inputs = inputs self.outputs = outputs return outputs def forward(self, xs): raise NotI.. 2021. 6. 15. 1~5단계) Variable 클래스 , Function 클래스 , 수치 미분 , 역전파 이론 1. Variable 클래스 구현 함수 __init__에 주어진 인수를 인스턴스 변수에 해당 데이터에 대입하여 다른 곳에서도 접근할 수 있도록 한다. class Variable: def __init__(self, data): self.data = data 예를 들어, import numpy as np data = np.array(1.0) x = Variable(data) print(x.data) #1.0 머신러닝 시스템은 기본 데이터 구조로 다차원 배열을 사용하며 넘파이의 다차원 배열 클래스는 numpy.ndarray이다. 배열의 차원을 확인할 때는 n.dim을 사용할 수 있다. import numpy as np x = np.array(1) print(x.dim) #0 x = np.array([1, 2,.. 2021. 5. 10. 이전 1 2 3 다음 728x90 반응형
