PyTorch로 배우는 딥러닝 소개

PyTorch로 배우는 딥러닝 입문

Jasmin Ludolf

Senior Data Science Content Developer, DataCamp

딥러닝은 어디에나 있습니다!

지구 주변의 여러 언어를 보여주는 일러스트

지구 주변의 여러 언어와 자율주행차를 보여주는 일러스트

지구 주변의 여러 언어, 자율주행차, 의료 진단을 보여주는 일러스트

지구 주변의 여러 언어, 자율주행차, 의료 진단을 보여주는 일러스트

머신 러닝의 부분집합으로서 딥러닝을 보여주는 양파형 다이어그램

작은 신경망 다이어그램

머신 러닝의 부분집합으로서 딥러닝을 보여주는 양파형 다이어그램

여러 층을 가진 신경망 다이어그램

뇌를 공부하는 사람 일러스트

뉴런에 초점을 맞춘 뇌 학습 일러스트

PyTorch 로고

import torch

my_list = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
tensor = torch.tensor(my_list)
print(tensor)

tensor([[1, 2, 3],
        [4, 5, 6]])

my_list = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
tensor = torch.tensor(my_list)
print(tensor.shape)

torch.Size([2, 3])

print(tensor.dtype)

torch.int64

a = torch.tensor([[1, 1], 
                  [2, 2]])

b = torch.tensor([[2, 2], 
                  [3, 3]])

print(a + b)

tensor([[3, 3],
        [5, 5]])

a = torch.tensor([[1, 1], 
                  [2, 2]])

c = torch.tensor([[2, 2, 4], 
                  [3, 3, 5]])

print(a + c)

RuntimeError: The size of tensor a
(2) must match the size of tensor b (3) 
at non-singleton dimension 1

a = torch.tensor([[1, 1], 
                  [2, 2]])
b = torch.tensor([[2, 2], 
                  [3, 3]])
print(a * b)

tensor([[2,  2],
        [6, 6]])

강조된 행렬 곱셈

PyTorch로 배우는 딥러닝 입문