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[파이토치] 모델 학습하기

모델 학습을 위해 필요한 것- 손실 함수  (Loss Function)예측값과 실제값 사이의 차이를 계산  - 최적화 함수 (Optimizer)  손실 함수를 최소화 하기 위해 사용되는 알고리즘 Backpropagation으로 계산된 기울기를 사용해 가중치 업데이트   모델의 가중치 업데이트 하면서 최적화 - 에폭 (Epoch)모든 데이터셋을 한 번 학습하는 횟수 - 학습률 (Learning rate)학습을 얼마나 빨리 시킬건지 필요 라이브러리 임포트import torchimport torch.nn as nn# 최적화함수를 위해import torch.optim as optim  최적화함수 -> Adam손실함수 -> 크로스엔트로피에폭 -> 100학습률 -> 0.001# 최적화함수, 학습률optimizer ..

tensor shape 변환요소의 수를 맞추는 것이 중요!! 안 맞추면 에러-1을 이용하여 알아서 계산하게 할 수 있다1. view()# 3X3X3data = torch.rand(3, 3, 3) # 총 요소 수 27개# 3X9로 바꾸기data.view(3, 9)# 행은 3으로, 열은 알아서 계산data.view(3, -1)# 1차원으로data.view(-1)2. reshape()# 3X3X3data = torch.rand(3, 3, 3) # 총 요소 수 27개# 3X9로 바꾸기data.reshape(3, 9)# 행은 3으로, 열은 알아서 계산data.reshape(3, -1)# 1차원으로data.reshape(-1) tensor의 형태 확인1. shape 확인data.shape2. 차원 확인data.di..

torch 모델을 학습시키고 저장하거나 불러오는 방법입니다 필요 라이브러리 임포트import torch  torch 모델 저장torch.save() 두 가지 방법이 있습니다.1. 모델 전체 저장하기(용량이 크다)2. 모델 가중치만 저장하기(용량이 작다) 1. 모델 전체 저장하기# 모델, 저장할 이름.pthtorch.save(model, 'model_all.pth') 2. 모델 가중치만 저장하기(권장)# 모델 가중치, 저장할 이름.pthtorch.save(model.state_dict(), 'model_weight.pth')   torch 모델 불러오기torch.load()두 방법 모두 모델 구조를 정의하는 클래스가 필요합니다!  모델 전체를 저장한 pth 파일 불러오기# 모델 저장 이름model = to..