Deep Python Studio

PyTorch Optimizer 개념 및 사용법PyTorch에서 신경망을 학습할 때 가장 중요한 요소 중 하나는 최적화(Optimization) 과정입니다. 최적화는 신경망이 주어진 데이터에 대해 최상의 성능을 발휘하도록 모델의 가중치를 조정하는 과정입니다. 이 과정에서 손실 함수(Loss Function)를 최소화하기 위해 여러 가지 최적화 기법이 사용됩니다. PyTorch는 다양한 최적화 알고리즘을 torch.optim 모듈을 통해 제공하며, 사용자는 모델과 데이터에 적합한 옵티마이저를 선택할 수 있습니다.이 글에서는 PyTorch에서 제공하는 최적화 알고리즘의 개념과 사용법에 대해 알아보고, 대표적인 옵티마이저인 SGD와 Adam을 중심으로 실습 예제를 소개하겠습니다.1. 옵티마이저(Optimize..

PyTorch Lightning을 이용한 모델 트레이닝 효율화딥러닝 모델을 개발할 때 PyTorch는 강력한 기능을 제공하지만, 모델 학습 과정에서 반복적인 코드가 많아지고, 관리가 어려워질 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 등장한 것이 PyTorch Lightning입니다. PyTorch Lightning은 PyTorch의 기능을 유지하면서도 코드 구조를 모듈화하고, 학습 프로세스를 간결하게 만들어 줍니다. 이번 글에서는 PyTorch Lightning을 이용한 모델 트레이닝 효율화 방법을 소개하고, 실습을 통해 실제로 모델을 학습하는 과정을 살펴보겠습니다.1. PyTorch Lightning이란?PyTorch Lightning은 PyTorch 기반의 딥러닝 모델 개발을 보다 쉽게 만들어 주는 라이브러..