1. Introduction 텐서(Tensor)는 연산을 용이하게 하기 위해, 벡터를 모아둔 단위라고 정의하기는 하지만, 컴퓨터 공학에서는 사실상 3차원 행렬로 통용된다. 물론, 3차원 행렬, 2차원 텐서라고 사용되기도 하지만 사용자가 그 의미를 모르는 경우는 거의 없다. 이런 단위는 다음과 같이 정리된다. 0차원 스칼라 (Scalar): 정수 1차원 벡터 (Vector): 리스트 2차원 행렬 (Maxtrix): 2차원 행렬 3차원 텐서 (Tensor): 3차원 행렬 일반적으로 2차원, 3차원 행렬을 가지고 딥러닝을 수행할 때, 이 행렬의 row 크기를 batch size라고 일반적으로 부른다. 2. Practice 2.1 Basic Pytorch에서 텐서를 다루는 방법은 Numpy의 array와 완전히..

1. Introduction Pytorch는 페이스북이 구글의 Tensorflow에 맞서기 위해 개발한 딥러닝 프레임워크이다. 개발 과정에 엔비디아가 참여해서 그런지, 크게 밀어주고 있다고 한다. Pytorch는 딥러닝 프레임워크의 후발 주자로서 다음과 같은 주요 특징을 가지고 있다. Python에 종속적: 이름부터 Pytorch인 만큼, 파이썬에 종속적인 프레임워크다. 파이썬 개념을 Pytorch는 그대로 지원하기 때문에 더 빠르고 효율적이다. Numpy 기반: 요즘의 딥러닝 환경에서 표준이 되는 Numpy를 기반으로 작동한다. 이건 지금에 와서는 당연한 수순. Autograd: 오류를 반영하기 위한 역전파를 backward 메서드로 한번에 실행한다. 이것도 요즘에 와서는 표준이기 때문에 당연히 지원한..