[PyTorch] Basics

PyTorch

• 딥러닝 프레임워크
• Numpy 구조를 가지는 Tensor 객체로 array 표현
• 자동 미분(AutoGrad) 지원 $\rightarrow$ DL 연산 지원

장점

• Define by Run : 즉시 확인 가능 $\rightarrow$ pythonic code
• GPU 지원, Good API and community

Basics

• numpy의 ndarray와 pytorch의 tensor가 유사

## numpy
import numpy as np
n_array = np.arange(10).reshape(2, 5)
print(n_array)
print("ndim: ", n_array.ndim, "shape: ", n_array.shape)
​
## pytorch
import torch
t_array = torch.FloatTensor(n_array)
print(t_array)
print("ndim: ", t_array.ndim, "shape: ", t_array.shape)

기본적으로 numpy의 대부분의 사용법이 그대로 적용

• Slicing, flatten, ones_like, shape, dtype 등

device : GPU에 올릴 것이냐, CPU에 올릴 것이냐를 확인

view : reshape과 동일하게 tensor의 shape 변환, copy할 때 메모리 주소 그대로 copy

mm : 행렬곱셈 연산(내적)

matmul : broadcasting 지원