다음 글은 파이토치 코리아의 기본 익히기 글을 참고하여 작성하였습니다. 텐서, Tensor 텐서는 배열(Array)나 행렬(Matrix)와 매우 유사한 자료구조로 Pytorch에서는 텐서를 사용하여 모델의 입력과 출력, 매개변수들을 부호화(encode)합니다. Numpy의 ndarray와 거의 동일하여 텐서를 생성하는 함수도 비슷합니다. 텐서 초기화 데이터로부터 직접 생성이 가능하며, Numpy 배열로부터도 생성이 가능합니다. torch.tensor(data) torch.from_numpy(ndarray_data) 명시적으로 재정의하지 않는다면, 텐서의 구조는 그대로 유지됩니다. torch.tensor와 torch.Tensor의 차이 \(\rightarrow\) 둘다 똑같이 PyTorch의 텐서를 생성하..

PyTorch 공식 홈페이지 PyTorch An open source machine learning framework that accelerates the path from research prototyping to production deployment. pytorch.org PyTorch Korea 파이토치 한국 사용자 모임 (PyTorch Korea User Group) 파이토치 한국 사용자 모임에 오신 것을 환영합니다. 딥러닝 프레임워크인 파이토치(PyTorch)를 사용하는 한국어 사용자들을 위해 문서를 번역하고 정보를 공유하고 있습니다. pytorch.kr PyTroch(파이토치)란 딥러닝을 구현하기 위한 Python 기반의 프레임워크 중 하나입니다. PyTorch는 'Define by Run'..

Pytorch에서 공식적으로 Mixed Precision Training을 지원 Automatic Mixed Precision(AMP) torch.cuda.amp.autocast() 상세 내용은 다음 블로그에서 확인가능 합니다. (정리가 엄청 깔끔하셔요) https://bo-10000.tistory.com/32 [딥러닝 논문리뷰] Mixed Precision Training (ICLR 2018) NVIDIA와 Baidu에서 연구하고 ICLR 2018에 발표된 논문인 Mixed Precision Training을 바탕으로 정리한 글입니다. 딥러닝 학습 과정에서 Mixed Precision을 이용하여 GPU resource를 효율적으로 사용할 수 있는.. bo-10000.tistory.com