욤미의 개발일지

📌 구글 colab에서 실습한 내용 Numpy와 동일하게 슬라이싱과 인덱싱 가능하다. tensor = torch.ones(3, 4) tensor[:,1] = 0 print(tensor) ''' tensor([[1., 0., 1., 1.], [1., 0., 1., 1.], [1., 0., 1., 1.]]) ''' 1. 텐서 연결하기(Concatenate) - torch.cat t1 = torch.cat([tensor, tensor, tensor], dim=0) # 가장 큰 차원에서 부터 0, 행 추가 print(t1) ''' tensor([[1., 0., 1., 1.], [1., 0., 1., 1.], [1., 0., 1., 1.], [1., 0., 1., 1.], [1., 0., 1., 1.], [1.,..

📌 구글 colab에서 실습한 내용 1. Import packages colab에서 pytorch를 사용하려면 런타임 유형을 변경해야한다. 타임의 유형을 변경한다. 상단 메뉴 [런타임]→[런타임유형변경]→[하드웨어가속기]→[GPU] 변경 이후 아래의 cell을 실행 시켰을 때, torch.cuda.is_avialable()이 True가 나와야 한다. 사용하려는 pytorch 패키지를 import 해준다. import torch print(torch.__version__) print(torch.cuda.is_available()) 2. 벡터, 행렬, 텐서 벡터(Vector): 1차원으로 구성된 값 행렬(Matrix): 2차원으로 구성된 값 텐서(Tensor): 3차원으로 구성된 값 4차원 이상 부터는 3차..