[Week 3 - Day 1] Pytorch

1. 강의 내용

Pytorch

• Numpy + Autograd + Function
• Numpy 구조를 가지는 Tensor 객체로 array 표현
• 자동미분 지원하여 DL 연산 지원
• Tensor
  • 다차원 Arrays를 표현하는 Pytorch 클래스
  • 사실상 numpy의 ndarray와 동일
    • data to tensor
    • torch.tensor(data)
  • ndarray to tensor
    • torch.from_numpy(nd_array)

  import torch 
  import numpy 
  n_array = np.arange(10).reshape(2,5) 
  t = torch.FloatTensor(n_array)​

• Tensor Handling
  • view : reshape과 동일하게 tensor의 shape 반환
  • squeeze : 차원의 개수가 1인 차원을 삭제(압축)
  • unsqueeze : 차원의 개수가 1인 차원을 추가
• Tensor Operations
  • 행렬 곱셈은 mm 사용
    • a.mm(b)
    • a.matmul(b)
  • 자동 미분의 지원 -> backward 함수 사용
• AutoGrad

• w = torch.tensor(2.0,requires_grad=True) 
  y = w*2 
  z = 10y +25 
  z.backward() 
  w.grad