연주의 공부 기록

1. 라이브러리 및 데이터셋 준비import torchfrom torch import nnfrom torch.utils.data import DataLoaderfrom torchvision import datasetsfrom torchvision.transforms import ToTensor, Lambda, Composeimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as nptorch, torch.nn: Pyorch의 핵심 라이브러리와 신경망 계층 구현을 위한 모듈.torch.utils.data.DataLoader: Dataset을 반복(iteration) 가능한 형태로 감싸는 클래스.torchvision.datasets: 유명한 공개 데이터셋(MNIST, CIFAR 등..

1. Pytorch1. Pytorch 개요Tensorflow와 함께 딥러닝에서 가장 널리 사용되는 Python 기반 프레임워크.New York University와 Facebook이 개발.장점:동적 그래프 지원: 실행 시마다 네트워크 구조 변경 가능.Numpy와 유사한 문법: 배우기 쉽고 Pythonic.2. Tensor (기본 자료 구조)2.1 Tensor 생성import torch# 리스트/배열로 생성t1 = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])print(t1)# 기본 텐서 생성 함수t2 = torch.ones((2, 3)) # 1로 채우기t3 = torch.zeros((2, 3)) # 0으로 채우기t4 = torch.full((2, 3), 5) # 특정 값..