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[PyTorch] Linear, ReLU, 역전파 및 Optimizer 내부 구조 확인

이번 포스팅에서는 직접 객체들의 타입, 속성, 메서드등을 통해 상태를 확인하며 한번의 학습 과정을 돌려보겠습니다. 이번 공부의 목표는 Pytorch 내부 타입 구조를 눈으로 익히며 메서드들의 동작을 더 명확히 아는 것입니다.torch의 tensor 메서드를 이용하여 배열을 Tensor 객체로 생성해줍니다.해당 크기는 torch.Size([2, 2]) 형태로 출력됩니다.inputimport torchfrom torch.nn import Linear, ReLUfrom torch import nn, Tensorx = torch.tensor([ [2.0, 3.0], [1.0, -2.0]])linear 모델에는 2가지 기본 인자가 존재합니다.in_features: 입력 벡터의 특성 개수out_featu..

카테고리 없음 2026.08.17
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개발자 준비생 허완의 블로그입니다 2026.04 까지 글: https://app.notion.com/p/272117a41d4d80b1b0faffde0630da77?v=272117a41d4d8049b8f8000cbceb88a3

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backward, 이터러블, 차원축소, autograd, tensor, 고유벡터, 공분산, 행렬식, 2의보수, 고정소수점, pytorch, 부동소수점, 조건문, 1의보수, 내적, matric product, Machine Learning, guard_clause, 모듈로연산, iterable,

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