Deep Python Studio

PyTorch의 nn.Module과 nn.Sequential 개념PyTorch는 신경망을 구축하기 위한 다양한 도구를 제공하며, 그중에서도 torch.nn.Module과 torch.nn.Sequential은 가장 중요한 클래스입니다. 본 글에서는 nn.Module과 nn.Sequential의 개념을 설명하고, 실제 구현 예제를 통해 이들의 차이점을 이해하는 데 도움을 드리고자 합니다.1. nn.Module이란?1.1 기본 개념nn.Module은 PyTorch에서 신경망을 구성하는 기본 단위로, 모든 신경망 모델은 nn.Module을 상속하여 정의됩니다. 이는 신경망의 계층(layer)과 연산(operation)을 정의하고, 매개변수(parameter)를 포함하는 컨테이너 역할을 합니다.1.2 주요 기능신..

TensorFlow의 데이터 입력 파이프라인 (tf.data)딥러닝 모델을 학습할 때 데이터는 중요한 요소입니다. TensorFlow에서는 대량의 데이터를 효율적으로 로드하고 전처리할 수 있도록 tf.data API를 제공합니다. 이번 포스팅에서는 tf.data를 활용하여 데이터를 효과적으로 처리하는 방법을 살펴보겠습니다.1. tf.data API란?tf.data API는 TensorFlow에서 데이터 입력 파이프라인을 구축하는 표준적인 방법입니다. tf.data.Dataset을 사용하면 다양한 형식의 데이터를 효율적으로 로드하고 변환할 수 있습니다. 특히, 대량의 데이터를 미니배치로 나누고, 변환 연산을 적용하며, GPU/TPU에서 병렬 처리를 최적화할 수 있습니다.tf.data의 주요 특징대용량 데이..