반응형 mnist2 [Pytorch] 합성곱 신경망: 딥러닝 학습시키기 기본 필요한 라이브러리 호출 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable import torch.nn.functional as F import torchvision import torchvision.transforms as T from torch.utils.data import Dataset, DataLoader 파이토치는 기본적으로 GPU 사용을 권장한다. 하지만 GPU가 장착되지 않은 환경에서도 파이토치를 정삭적으로 실행하고 사용할 수 있다. CPU 혹은 GPU 장치 확인 device = torch.device('cuda:0' if t.. 2023. 3. 29. [Pytorch] 딥러닝 학습시키기 기초 연습 1. 데이터셋 준비 파이토치에서 제공하는 데이터셋 사용 import torchvision.transforms as transforms mnist_transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5,), (1.0,)) ]) # 평균이 0.5, 표준편차가 1.0이 되도록 데이터의 분포(normalize)를 조정 from torchvision.datasets import MNIST import requests download_root = './dataset' # 내려받을 경로 지정 train_dataset = MNIST(download_root, transform=mnist_transform, train=True, .. 2023. 3. 3. 이전 1 다음