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pytorch 사용 예제AI 2021. 6. 17. 17:51
#라이브러리 불러오기 (torch.nn : 딥러닝 네트워크 구현 및 학습을 간단하게 수행할 수 있도록 다양한 함수 제공) import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F #gpu가 있는 경우 pytorch 연산을 gpu로, 그렇지 않은 경우 pytorch 연산을 cpu로 수행 device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") #딥러닝 모델 class Model(nn.Module) : def __init__(self) : # 네트워크의 변수 정의 super(Model, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(3, 4) #nn.Linear(입력수,출력수) self.fc2 = nn.Linear(4, 4) self.fc3 = nn.Linear(4, 2) def forward(self, x) : # 네트워크 구조 결정 및 연산 수행 x = F.relu(self.fc1(x)) #선형 연산 후 비선형 함수 통과 x = F.relu(self.fc2(x)) x = self.fc3(x) # 선형 연산만 수행 return x #네트워크 선언 model = Model().to(device) #Model클래스 호출 후 디바이스 할당하고 이를 model로 선언 #Pytorch를 이용한 연산 수행 x = torch.rand(2,3).to(device) #(2,3)의 랜덤 데이터를 torch로 생성 후 연산장치 할당 # torch는 pytorch 연산 수행을 위한 데이터 자료형 output = model(x) #결과 출력 print(output) #Numpy 변환 output_np = output.cpu().detach().numpy() # 연산장치를 cpu로 변환 # detch : gradient 전파가 안되도록 함 # numpy : tensor를 numpy로 변환 print(output_np)
numpy 변환을 위해서는 detach를 꼭 해줘야 함
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