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PyTorch Dataset과 DataLoader 활용법PyTorch에서 데이터 처리는 중요한 요소 중 하나입니다. 특히, 대량의 데이터를 효과적으로 관리하고 모델 학습에 적절히 공급하기 위해 PyTorch에서는 Dataset과 DataLoader라는 두 가지 핵심 클래스를 제공합니다. 본 포스팅에서는 이 두 개념을 이해하고, 직접 활용하는 방법을 예제 코드와 함께 설명하겠습니다.1. Dataset 클래스 개요Dataset 클래스는 PyTorch에서 데이터를 로드하는 기본 단위입니다. PyTorch의 torch.utils.data.Dataset 클래스를 상속하여 사용자의 필요에 맞게 커스텀 데이터셋을 만들 수 있습니다.1.1 Dataset 클래스의 주요 메서드Dataset을 커스텀하게 정의하기 위해서는 ..

PyTorch와 TensorFlow 비교: 어떤 프레임워크를 선택할까?1. 서론딥러닝을 공부하거나 프로젝트를 진행하다 보면 자연스럽게 선택해야 하는 것이 바로 딥러닝 프레임워크입니다. 현재 가장 널리 사용되는 딥러닝 프레임워크는 PyTorch와 TensorFlow입니다. 두 프레임워크 모두 강력한 기능을 제공하지만, 사용 목적과 필요에 따라 더 적합한 프레임워크가 다를 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 PyTorch와 TensorFlow를 다양한 측면에서 비교하여 어떤 프레임워크를 선택하는 것이 적절한지 살펴보겠습니다.2. PyTorch와 TensorFlow 개요2.1 PyTorch란?PyTorch는 Facebook(현재 Meta)에서 개발한 오픈 소스 딥러닝 프레임워크로, 동적 연산 그래프와 직관적인 인..