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[인공지능] Transfer Learning : 전이학습이란?, Network Saving & Loading 실습 📌 Transfer Learning이란?작업을 위해 어느정도 학습된 매개변수를 관련 작업의 시작점으로 재사용하는 학습 방법으로,사전 학습된 네트워크의 매개변수를 기반으로 현재 네트워크 매개변수를 초기화하여 활용 데이터가 충분하지 않거나, GPU가 고사양이지 않아도 성능을 낼 수 있는 방식 중 하나  📌 Network Saving & Loading 실습1. 모델 전체 저장구조, 파라미터 등 전체가 저장되며, 모델로써 불러와 사용하면 됨 [saving]torch.save(model, "model.pt") [Loading]with torch.no_grad(): model = torch.load("model.pt") print(model)⬇️ 출력 결과 2. 모델 state 저장모델의 상태가 저장되며, .. 2024. 2. 8.
[인공지능] Tensor 기본 문법 : Tensor 다루는 법, Tensor의 곱 연산 함수 종류와 비교, cat / stack 비교 📌 Tensor: 하나의 자료구조로써, numpy의 array와 비슷하지만 다르다 !사용하는 함수가 다르므로, 편한 매체로 조작 후 필요한 형식으로 변환하여 활용  📌 torch.transpose: 행렬의 Transpose와 동일한 과정 수행x = torch.randn(2, 3)torch.transpose(x, 0, 1)⬇️ x 출력 결과⬇️ torch.transpose(x, 0, 1) 출력 결과  📌 Broadcasting: Tensor의 한가지 특징, 자동 차수 조정A = torch.randint(0, 10, size = (3, 3))B = torch.randint(0, 10, size = (3, 1))print(A)print(B)print(A+B) # 원래 연산이 불가능하지만 브로드캐스팅으로 .. 2023. 10. 6.

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