반응형 backward2 [Pytorch] Tensor 기본 사용법 Tensor란 Numpy의 ndarray와 같은 다차원 배열을 담는 자료구조이다. 1. Tensor 사용법 ■ Tensor 생성 Tensor는 아래의 그림과 같이 list와 ndarray를 이용하여 생성할 수 있다. ※ torch.Tensor()와 torch.tensor() 차이 · torch.Tensor는 tensor자료구조의 클래스이다. 즉, 이 클래스를 이용하여 인스턴스를 생성할 수 있다. T = torch.Tensor()라 하면 T는 Tensor클래스의 인스턴스가 된다. T의 경우 data를 입력하지 않았으니 빈 tensor가 생성된다. · torch.tensor는 어떤 data를 tensor로 copy해주는 함수이다. torch.tensor에 data를 넣었을 때, 그 data가 tensor가 .. 2021. 8. 21. 6~10단계) 수동 역전파 , 자동 역전파 , 재귀에서 반복문 , 간소화 , 테스트 이전 포스팅에서 다루었던 Variable과 Function 및 여러 함수 클래스를 확장하여 역전파를 이용한 미분을 구현해볼 것이다. 1. 수동 역전파 ■ Variable 클래스 class Variable: def __init__(self, data): self.data = data self.grad = None data 인스턴스와 더불어 그 data값에 대응하는 grad(미분값) 인스턴스 변수를 추가하여 Variable 클래스를 확장하였다. 여기서 grad를 None으로 초기화해두고 나중에 실제로 역전파를 하여 미분값을 계산하여 대입할 것이다. ■ Function 클래스 class Function: def __call__(self, input): x = input.data y = self.forward(.. 2021. 5. 13. 이전 1 다음 728x90 반응형
