반응형 PROGRAMMING/Pytorch2 [PyTorch] DataLoader로 훈련 데이터 메타 정보 및 데이터 정보 얻기 안녕하세요, HELLO 이번 글에서는 PyTorch에서 제공하는 DataLoader를 활용하여 훈련 데이터의 메타 정보와 데이터 정보를 어떻게 얻을 수 있는지 살펴보겠습니다. DataLoader는 데이터를 효율적으로 로드하고 관리하는 데 사용되며, 메타 정보와 데이터 정보를 추출하는 과정은 딥러닝 모델을 개발하고 평가하는 데 매우 유용합니다. STEP 1. 'DataLoader란?' STEP 2. '메타 정보 및 데이터 정보란?' STEP 1. 'DataLoader란?' DataLoader는 PyTorch에서 제공하는 유틸리티 클래스입니다. 이를 사용하면 데이터셋을 배치 단위로 로드하고 전처리할 수 있습니다. 이는 훈련 및 평가 과정에서 데이터를 효율적으로 처리할 수 있도록 도와줍니다. 데이터셋 로드: .. 2024. 3. 6. [PYTORCH] nn.sequential을 활용한 신경망 구현하기 안녕하세요, HELLO 신경망은 딥러닝의 핵심으로, 컴퓨터가 데이터를 통해 학습하고 예측이나 의사 결정을 더욱 정확하게 내릴 수 있게 해 줍니다. PyTorch는 신경망 구축과 훈련을 위한 유연하고 직관적인 플랫폼을 제공하는 인기 있는 오픈소스 딥러닝 프레임워크입니다. 신경망을 생성하기 위한 PyTorch의 핵심 모듈 중 하나는 nn으로, 맞춤형 신경망 아키텍처를 설계하고 훈련하기 위한 사전 정의된 레이어와 유틸리티 세트를 제공합니다. 이번 포스팅에서는 PyTorch의 nn 모듈을 사용하여 합성곱 신경망(CNN), 심층 신경망(DNN), 강화 학습(RL) 아키텍처를 포함한 다양한 신경망을 생성하는 방법을 정리했습니다. 이러한 신경망을 구축하는 과정을 단계별로 안내하고 코드 샘플과 실용적인 팁을 제공하여 .. 2023. 3. 5. 이전 1 다음 반응형
