함수 정리

앞으로 공부를 하면서 중간중간 모르는 함수들을 정리할 예정이다.

 

• torch : 메인 네임스페이스, 텐서 등의 다양한 수학 함수가 포함되어져 있으며 Numpy와 유사한 구조
• torch.autograd : 자동 미분을 위한 함수들이 포함되어져 있다.
• torch.nn : 신경망을 구축하기 위한 다양한 데이터 구조나 레이어 등이 정의되어져 있다. ex) RNN, LSTM과 같은 레이어, ReLU와 같은 활성화 함수, MSELoss와 같은 손실 함수
• torch.optim : 확률적 경사 하강법(Stochastic Gradient Descent, SGD)를 중심으로 한 파라미터 최적화 알고리즘이 구현
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• torch.randn() : 평균이 0이고 표준편차가 1인 가우시안 정규분포를 이용해 생성 (텐서 생성)
• torch.from_numpy(x) => x를 numpy -> torch tensor로 변환
• torch.from_numpy(x).cuda() => x를 numpy -> torch tensor로 변환 + CPU에서 GPU로 변환가능
• torch.argmax(x, dim) => x의 dim에서 제일 큰 값의 인덱스를 반환

common_transform = torchvision.transforms.Compose(
  [
    torchvision.transforms.Grayscale(num_output_channels=3), # grayscale의 1채널 영상을 3채널로 동일한 값으로 확장함
    torchvision.transforms.ToTensor() # PIL Image를 Tensor type로 변경함
  ]
)

• ndim = 차원을 출력 ex) x.ndim
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