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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..

머신러닝과 딥러닝에서 텐서는 핵심적인 데이터 구조입니다. 텐서는 데이터를 표현하고 처리하는 데 사용되며, 신경망의 연산을 수행하는 데 필수적입니다. 이 글에서는 텐서의 개념, 중요성, 그리고 활용 방법에 대해 자세히 살펴보겠습니다.💡 텐서(Tensor)란 무엇인가? (What is a Tensor?)텐서는 다차원 배열(multidimensional array)입니다. 텐서는 스칼라, 벡터, 행렬 등을 일반화한 개념으로 볼 수 있습니다. 즉, 텐서는 0차원부터 N차원까지 다양한 차원을 가질 수 있습니다. 텐서는 데이터를 효율적으로 표현하고 연산을 수행하는 데 사용됩니다. 텐서의 차원은 '축(axis)' 또는 '랭크(rank)'라고도 불립니다.🔢 텐서의 종류 (Types of Tensors)스칼라 (Sc..

🧠 PyTorch 소개: 딥러닝 여정의 시작PyTorch는 딥러닝 모델을 구축하고 훈련하는 데 널리 사용되는 오픈 소스 딥러닝 프레임워크다. Facebook의 인공지능 연구 그룹에서 개발되었으며, 유연성, 사용 편의성 및 Python과의 강력한 통합으로 유명하다. PyTorch는 연구 및 개발 분야에서 특히 인기가 높으며, 사용자 친화적인 인터페이스와 동적 계산 그래프를 지원하여 복잡한 모델을 쉽게 구현하고 실험할 수 있도록 돕는다.🛠️ PyTorch의 주요 특징PyTorch는 다양한 기능을 제공하여 딥러닝 작업을 효과적으로 수행할 수 있도록 지원한다.동적 계산 그래프 (Dynamic Computation Graph) 동적 계산 그래프 (Dynamic Computation Graph): PyTorch..

🚀 TensorFlow 소개TensorFlow (텐서플로우)는 구글에서 개발한 강력한 오픈 소스 딥러닝 프레임워크이다. 텐서플로우는 다양한 머신 러닝 (Machine Learning, 기계 학습) 및 딥러닝 (Deep Learning, 심층 학습) 모델을 구축하고 배포하는 데 사용된다. 대규모 데이터셋 (Dataset, 데이터 집합)을 처리하고 복잡한 신경망 (Neural Network, 신경망)을 구축하는 데 매우 효율적이다. 텐서플로우는 텐서 (Tensor, 텐서)라는 다차원 배열을 기반으로 연산을 수행하며, 다양한 프로그래밍 언어, 특히 Python (파이썬)을 지원한다.🧠 TensorFlow의 주요 특징텐서플로우는 다음과 같은 주요 특징을 가지고 있다:유연성 (Flexibility, 유연성)..