스터디노트 (DeepLearning 8)

pytorch 기초

!pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117

# pytorch import

import torch

x = 3.5
y = x * x + 2
print(x, y)

# 토치 연산

x = torch.tensor(3.5)
print(x)

# 자동으로 기울기 계산 준비

x = torch.tensor(3.5, requires_grad=True)
print(x)

# 어떤 함수에 3.5를 넣은 값을 찾을 경우

y = (x-1) * (x-2) * (x-3)
print(y)

# 기울기를 계산하고 싶은 경우

y.backward()
x.grad

# 복잡한 노드 계산
# chain rule

a = torch.tensor(2.0, requires_grad=True)
b = torch.tensor(1.0, requires_grad=True)

x = 2*a + 3*b
y = 5*a*a + 3*b*b*b
z = 2*x + 3*y

# 계산

# work out gradients
# backward() : backward() 를 호출하면 역전파가 시작됩니다. 그 다음 Autograd가 매개변수(parameter)의 .grad 속성(attribute)에, 모델의 각 매개변수에 대한 변화도(gradient)를 계산하고 저장합니다.
z.backward()

# what is gradient at a = 2.0

a.grad

💻 출처 : 제로베이스 데이터 취업 스쿨