[pytorch]모델저장&불러오기

모델저장 및 불러오기 Introduction 부덕이 부하 부팡이는 오늘도 고민이다... 부팡 : 부덕아 매번 모델을 학습시키는건 시간도 많이들고 비효율적인 것 같아... 그리고 구글에서 나온 모델을 써보고 싶은데 이거 내 컴퓨터로 학습시킬 수 있는거 맞아..? 부덕🦆🐤 : 으휴... 너 맨날 그렇게 한거야? 지금 세상이 어떤 세상인데 다 방법이 있찌~ 딥러닝 모델을 사용할 때 마다 학습을 새로 시킨다면 엄청난 cost가 발생한다 또한 남들에게 공유하거나 다른모델을 내가 사용할 때도 문제가 발생할 것이다 따라서, 학습한 모델을 저장할 필요성이 매우매우매우 있다 이러한 기능에 대해 AraBoza 모델을 저장하는 방법은 크게 2가지로 나뉜다 모델전체를 저장하거나 checkpoint를 저장한다 model.sav..

[pytorch] 모델제작(torch.nn.Module)

어떻게 딥러닝 모델을 만들까? 단순하게 기능만 나열한다면 보기도 힘들고 수정도 힘들 것이다 PyTorch에는 모델을 만들기 위한 기능들을 모아 놓은 클래스를 제공한다, 이것이 바로 nn.Module이다 ! 아래의 Documents를 통해 다양한 설명을 볼 수 있다 [Pytorch 공식 Documents](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.Module.html?highlight=nn%20module#torch.nn.Module) nn.Module 딥러닝 모델의 Layer의 기본적인 class Input, Output, Forward, Backward같이 모델에 필요한 것들을 정의 학습의 대상이되는 parameter(tensor) 정의 레이어를 쌓는다..

[pytorch]Pytorch란 ?

Introduction to PyTorch 딥러닝 프레임워크인 PyTorch에 대해 AraBoza 현재 우리가 살고있는 세상은 너무너무너무 발전되어있다 💻 딥러닝도 마찬가지이다, 이미 다른 사람들이 너무 잘 만들어 놓은 것들이 존재한다 그 중 가장 많이 쓰이는 딥러닝 프레임워크는 meta(구 페이스북)가 만든 PyTorch와 Google이 만든TensorFlow이다 TensorFlow와 PyTorch의 가장 큰 차이점은 그래프계산이다 TensorFlow는 Define and Run(Static graps)로 그래프를 먼저 정의하고 실행시점에 데이터를 feed하고 PyTorch는 Define by Run(Dynamic computation graphs)로 실행시점에서 그래프를 그린다 TF는 cloud, M..