Deep Python Studio

PyTorch 데이터 변환 및 AugmentationPyTorch에서는 데이터 전처리와 증강(Augmentation) 기능을 효과적으로 활용할 수 있도록 torchvision.transforms 모듈을 제공합니다. 본 포스팅에서는 데이터 변환 및 증강 기법을 이해하고, 실제로 PyTorch에서 적용하는 방법에 대해 설명드리겠습니다.1. 데이터 변환(Transforms)PyTorch의 transforms 모듈을 사용하면 이미지 데이터를 다양한 방식으로 변환할 수 있습니다. 대표적인 변환 기능은 다음과 같습니다.1.1 기본 변환 기법Tensor 변환PyTorch에서는 이미지를 PIL.Image 또는 NumPy 배열 형태로 불러온 후 torch.Tensor로 변환해야 합니다. 이를 위해 ToTensor를 사용..

딥러닝 프레임워크에서 GPU 가속 사용법딥러닝 모델을 학습할 때 GPU(그래픽 처리 장치)를 활용하면 속도를 획기적으로 개선할 수 있습니다. 특히 대량의 행렬 연산을 수행하는 딥러닝 모델에서는 GPU를 효과적으로 사용하면 수 시간에서 수 일 걸리던 학습을 몇 분 또는 몇 시간으로 단축할 수 있습니다. 본 포스팅에서는 주요 딥러닝 프레임워크에서 GPU를 활용하는 방법을 설명하겠습니다.1. GPU 가속이 필요한 이유CPU와 GPU는 서로 다른 아키텍처를 가지고 있습니다. CPU는 직렬 연산에 강점을 보이지만, GPU는 대량의 병렬 연산을 효과적으로 수행할 수 있습니다. 딥러닝 모델의 주요 연산은 행렬 곱셈과 같은 대규모 연산이므로, GPU를 사용하면 학습 및 추론 속도를 획기적으로 향상시킬 수 있습니다.GP..