인공지능/PyTorch2 Tensor of PyTorch 우리가 딥러닝 모델을 훈련시키거나 테스트할 때, 데이터(이미지, 텍스트 등)를 일정한 형태의 벡터로 변환한 뒤 그것을 인공 신경망의 입력으로 넣어 결과가 나올 때 까지 진행시킨다. 벡터들은 수의 집합으로 이루어져 있고, 딥러닝 모델의 성능을 높인다는 것은 곧 원하는 답이 출력되도록 얼마나 파라미터들이 최적화되어있느냐는 질문과 동일하다. 결론적으로 잘 작동하는 딥러닝 모델을 만들기 위해 실제 세계의 데이터들을 적절히 변환하여 딥러닝 모델이 소화할 수 있는 형태로 만들어줘야 한다. 딥러닝 모델을 설계를 위해서 PyTorch는 근본적인 데이터 구조인 텐서(Tensor)를 제공한다. 파이토치의 Tensor는 하나의 데이터 형으로, 차원 수에 관계 없이 일반화된 벡터 또는 행렬이라고 볼 수 있다. 즉, 하나의 숫.. 2024. 2. 28. PyTorch로 사전학습 된 모델 사용하기 사전학습 된 모델(pretrained models)을 사용하는 것은 굉장히 유용하다. 이제 막 머신러닝(딥러닝)에 첫 발을 내딛는 나와 같은 초심자도 딥러닝 전문가들이 시간과 지식을 갈아 넣어 만들어 놓은 모델들을 통해 빠르고 쉽게, 그리고 높은 성능을 내는 모델을 사용할 수 있기 때문이다. 심지어 딥러닝에 대한 지식이 없는 사람도, 사전학습 된 모델을 통해 꽤 그럴듯한 모델을 만들 수 있다. 이처럼 사전학습 된 모델을 내가 수행하려는 작업에 맞추어 파라미터를 조정하는 것을 파인 튜닝(Fine-Tuning)이라고 한다. 이제 어떻게 파이토치로 사전학습 된 모델을 사용할 수 있는지 살펴보자. 파이토치를 사용하기 위한 가상환경이나 필요한 라이브러리는 미리 다운받아놓았다. CV(Computer Vision)과.. 2024. 2. 21. 이전 1 다음
