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[PyTorch] Mini Batch and Data Load를 이용한 다중 회귀 분석 모델

In [62]: import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F In [63]: from torch.utils.data import TensorDataset from torch.utils.data import DataLoader In [64]: X_train = torch.FloatTensor([[73, 80, 75], [93, 88, 93], [89, 91, 90], [96, 98, 100], [73, 66, 70]]) y_train = torch.FloatTensor([[152], [185], [180], [196], [142]]) In [65]: # TensorDataset은 기본적으로 텐서를 ..
Machine Learning, Deep Learning 2021. 2. 14. 17:41
[PyTorch] 파이토치 기본 조작2 - view, Squeeze, Unsqueeze, Type Casting, concatenate, Stacking, ones_like와 zeros_like, In-place Operation

¶ In [1]: import numpy as np import torch 뷰(View) - 원소의 수를 유지하면서 텐서의 크기 변경¶ 파이토치 텐서의 뷰(View)는 넘파이에서의 리쉐이프(Reshape)와 같은 역할¶ In [3]: t= np.array([[[0, 1, 2], [3, 4, 5]], [[6, 7, 8], [9, 10, 11]]]) In [4]: ft = torch.FloatTensor(t) In [5]: print(ft.shape) torch.Size([2, 2, 3]) 3차원 텐서에서 2차원 텐서로 변경¶ In [6]: ft.view([-1,3]) Out[6]: tensor([[ 0., 1., 2.], [ 3., 4., 5.], [ 6., 7., 8.], [ 9., 10., 11.]])..
Machine Learning, Deep Learning 2021. 2. 13. 15:44
[PyTorch] 파이토치 기본 조작 - Tensor 만들기, .matmul, .mul, 브로드캐스팅, mean(), sum(), max(), agrmax()

Numpy로 Tensor 만들기¶ In [1]: import numpy as np 1차원 백터 In [2]: t = np.array([0.,1.,2.,3.,4.,5.,6.]) In [3]: t Out[3]: array([0., 1., 2., 3., 4., 5., 6.]) .ndim으로 몇 차원인지 확인¶ In [5]: t.ndim Out[5]: 1 .shape로 크기 및 형태 출력¶ In [6]: t.shape Out[6]: (7,) 2차원 행렬(matrix) 만들기¶ In [7]: t = np.array([[1., 2., 3.], [4., 5., 6.], [7., 8., 9.], [10., 11., 12.]]) t Out[7]: array([[ 1., 2., 3.], [ 4., 5., 6.], [ 7...
Machine Learning, Deep Learning 2021. 2. 8. 19:14
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