Pytorch로 시작하는 딥러닝 입문
1.Pytorch로 시작하는 딥러닝
본 시리즈에서는 위키독스 책 중 Pytorch로 시작하는 딥러닝 입문 을 공부한 내용을 포스팅할 예정이다.출처는 다음과 같다.
2023년 8월 27일
2.03-01 선형회귀(Linear Regression)
pytorch를 이용하여 Linear Regression 구현(1)
2023년 8월 27일
3.03-03 다중선형회귀(Multivariable Linear Regression)
다중선형회귀에 대해서 알아보았다.
2023년 8월 28일
4.03-04 nn.Module로 구현하는 선형회귀
nn.Module을 사용하여 선형회귀를 구현해보았다.
2023년 8월 28일
5.03-05 클래스로 선형회귀 모델 구현하기
Pytorch에서는 대부분의 모델을 클래스를 사용하여 구현한다.
2023년 8월 28일
6.03-06 미니배치와 데이터로드
배치와 데이터로드에 대해 알아보았다
2023년 9월 4일
7.03-07 커스텀 데이터셋(Custom Dataset)
직접 Custom Dataset을 만들어서 모델을 학습할 수도 있다.
2023년 9월 6일
8.04-01 로지스틱 회귀(Logistic Regression)
로지스틱 회귀 모델을 pytorch를 이용하여 구현해보았다.
2023년 9월 7일
9.04-02 nn.Module로 구현하는 로지스틱 회귀
nn.Module을 이용하여 로지스틱 회귀를 pytorch를 통해 구현해보았다.
2023년 9월 7일
10.04-03 클래스로 로지스틱 회귀 모델 구현하기
이전 챕터에서와 달라진 점은 단순히 모델을 클래스로 구현했다는 점 뿐이다. 다른 코드는 전부 동일하므로 클래스로 구현한 부분의 코드를 유심히 볼 필요가 있다.
2023년 9월 7일