| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
| 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 |
| 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 |
| 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 |
| 27 | 28 | 29 | 30 |
- 과적합
- 딥러닝
- rnn
- 강화학습
- AI
- 머신 러닝
- reinforcement learning
- 강화 학습
- 회귀
- python
- 머신러닝
- 신경망
- Deep learning
- 자연어 처리
- 정규화
- q-러닝
- LSTM
- 인공 신경망
- CNN
- Machine Learning
- 최적화
- GRU
- 인공지능
- Q-Learning
- 지도 학습
- 교차 검증
- 데이터 전처리
- 분류
- 손실 함수
- 활성화 함수
- Today
- Total
목록cuda (2)
move84
PyTorch는 머신러닝 연구 및 개발에 널리 사용되는 오픈 소스 딥러닝 프레임워크이다. PyTorch의 핵심은 텐서(Tensor)인데, 텐서는 데이터를 저장하고 연산을 수행하는 기본 단위이다. 이 글에서는 PyTorch 텐서의 기본적인 연산들을 살펴보고, 실제 코드 예제를 통해 이해를 돕고자 한다. 텐서의 생성, 속성, 인덱싱, 그리고 다양한 연산 방법을 다룬다.텐서 생성 및 초기화PyTorch에서 텐서를 생성하는 방법은 다양하다. 가장 기본적인 방법은 torch.Tensor()를 사용하는 것이다. 이 외에도 torch.zeros(), torch.ones(), torch.rand() 등을 사용하여 특정 값으로 초기화된 텐서를 생성할 수 있다.import torch# 빈 텐서 생성x = torch.Ten..
딥러닝 모델의 복잡성이 증가함에 따라, 훈련 및 추론에 필요한 계산량 또한 기하급수적으로 늘어나고 있다. 이러한 상황에서 딥러닝 모델의 효율적인 실행을 위해서는 강력한 컴퓨팅 성능이 필수적이며, GPU(Graphics Processing Unit)는 그 핵심적인 역할을 수행한다. 이 글에서는 딥러닝에서 GPU 가속화가 왜 중요한지, GPU가 어떻게 딥러닝 성능을 향상시키는지, 그리고 실제로 GPU를 활용하기 위한 기본적인 방법들을 살펴본다.💻 GPU 가속화의 중요성 (Importance of GPU Acceleration)딥러닝 모델은 대량의 데이터를 처리하고 복잡한 연산을 수행한다. 이러한 연산은 CPU(Central Processing Unit)만으로는 처리하기 어렵고, 시간이 오래 걸린다. GPU..