variable 썸네일형 리스트형 Pytorch의 'AutoGrad' 과정을 하나하나 뜯어보자! 우리는 보통 딥러닝 모델을 학습할때, Pytorch, TensorFlow, Keras와 같은 딥러닝 라이브러리를 사용한다. 딥러닝 라이브러리들을 사용할때의 장점은 아래의 몇가지로 요약해볼 수 있다. 1) 복잡한 수학적 연산을 간편한 API 구조 뒤에 숨김으로써, 딥러닝 모델의 학습 및 개발 과정을 단순화 해준다. 2) 모델 파라미터를 업데이트하기 위한 미분과정에 대한 자동화 기능을 제공한다. 3) GPU를 사용한 데이터의 batch 처리, 멀티스레딩, 데이터 로딩등의 기능을 지원한다. 그 중에서도 딥러닝 라이브러리를 사용하는 가장 주된 이유는 2번에 해당하는 'AutoGrad' 기능일 것이다. 먼저, 딥러닝 모델이 데이터를 통해 학습을 진행하는 과정을 간단하게 요약하면, 1) 먼저 예측값을 도출하고, 예.. 더보기 이전 1 다음
