반응형 forward2 [이미지 분류] Modeling 이번 포스팅에서는 Pytorch를 사용하여 Modeling하는 내용을 작성할 것이다. 먼저 Modeling할 때 기반 클래스가 되는 nn.Module과 Conv, Linear, Sigmoid, Dropout등의 다양한 모듈을 살펴본 후, forward와 parameter에 대해서 다룰 예정이다. 1. 모델 클래스 생성 ■ nn.Module 위 코드와 같이 Pytorch에서 Model 클래스를 생성할 때 nn.Module클래스를 상속하는데, nn.Module에는 Pytorch에서 사용하는 자료형인 Tensor클래스 및 forward, backward 등의 학습에 필요한 Function클래스와 같은 다양한 클래스와 메서드가 포함되어 있다. ■ modules 자신이 설계하는 Custom모델의 __init__메.. 2021. 8. 27. 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
