Torch

[pytorch] torch.tensor.detach() 의 기능

파이토치에서 Tensor 객체의 detach() 메소드는 현재 Tensor 객체와 동일한 데이터를 가지지만 연산 그래프(Computational Graph)에서 분리된 새로운 Tensor 객체를 생성합니다. 이 메소드는 일반적으로 Tensor 객체를 다른 Tensor 객체로 변환하고자 할 때 사용됩니다. 예를 들어, 주어진 Tensor 객체에 대한 연산의 결과로 생성된 새로운 Tensor 객체가 있을 때, 이 새로운 Tensor 객체를 사용하여 추가적인 계산을 수행하고자 할 때, 기존 Tensor 객체의 연산 그래프와의 의존성을 제거하여 메모리 사용량을 줄이고 계산 속도를 향상시키는 데 유용합니다. detach() 메소드는 requires_grad 속성을 False로 설정하여 기존 Tensor 객체와 다..

[pytorch] 파이토치 opencv, mxnet, torchmetrics 설치 시 gpu 인식 불가 이슈 해결

pytorch나 tensorflow를 다루다보면 어떠한 패키지를 설치했을 때, 패키지가 cpu 버전으로 내려가는 이슈가 있어서 gpu 인식을 못한다. 이때 해결하기가 굉장히 번거로운데, 필자 같은 경우에는 가상환경을 처음부터 재설치했다. 이런 이슈는 특히 텐서플로우보다는 pytorch에서 더 많이 발생했다. 그중에서도 많이 설치하는 라이브러리를 위주로 몇개 설명을 하자면... opencv 이 패키지는 왜인지는 모르겠지만 conda를 통해 opencv를 설치했을 때는 pytorch에서 cuda를 인식하지 못하게 되었다. 이 경우 pip install opencv-python 명령어를 통해 설치하면 말끔하게 해결되니 참고하자. mxnet mxnet과 같은 경우도 정상적으로 설치하면 문제가 되지 않으나.. ..

[python] 반복자(iterator)와 제너레이터(generator)

반복자(iterator)를 사용하는 이유 파이썬을 사용하다보면 어느 순간 심심치 않게 iter() 또는 next() 등을 목격했으리라 생각한다. 아마 파이썬으로 처음 프로그래밍을 공부했다면 (필자와 같은 비전공자) "결국에는 for문을 활용해서 사용하는 거 같은데.. 쉽게 그냥 list에 담아두고 사용하면 되지 왜 번거롭게 iterator를 만들 당최 왜 사용할까?" 라는 생각이 들 수도 있다. iterator를 사용하는데 여러 이유가 있겠지만, 기본적으로 시간과 비용 측면에서 매우 효율적이기 때문이다. 가장 직관적인 예제는 빅데이터를 활용한 딥러닝 모델을 구현할 때인데, 예를 들면 데이터 100만개를 학습한다고 가정해보자. 100만개를 시작부터 불러놓고 학습을 하는 것과 iterator가 필요한 데이터..

[PyTorch] 파이토치를 활용한 선형회귀 구현

(본 포스팅은 PyTorch로 시작하는 딥 러닝 입문 교재를 참고하여 작성하였습니다.) 선형회귀를 구현하기에 앞서 아래 지식이 선행되면 이해하기 더 쉽습니다 :) 가설 (Hypothesis) 손실 함수 (= 목적 함수 = 비용 함수) ; loss function = objective function = cost function 경사 하강법 (Gradient Descent) 공부시간과 시험 성적에 대한 데이터가 아래 테이블처럼 나와있다고 가정해보겠습니다. Study Hours (x) Result (y) 1 20 2 40 3 60 4 ? 1시간 공부 --> 20점 2시간 공부 --> 40점 3시간 공부 --> 60점 4시간 공부 --> ??점 선형회귀를 이용하여 시험 성적을 예측한다면, 아래의 패턴을 학습하..