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[Pytorch] MNIST 데이터셋으로 간단한 CNN 구현하기
이번 글은 MNIST 데이터셋으로 간단한 CNN을 구현해볼 것이다. MLP를 구현하였을 때와 같이 관련 패키지를 불러들이고, parameter 설정을 하고, MNIST 데이터셋을 불러들어와 로딩까지 한 번에 진행할 것이다. import torch import torchvision.datasets as dsets import torchvision.transforms as transforms import torch.nn.init device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' # for reproducibility torch.manual_seed(777) if device == 'cuda': torch.cuda.manual_seed_all(777) # pa..
이번 글은 저번의 MNIST 데이터셋을 그대로 활용하지만, 더욱 다양한 응용을 할 것이다. 그전에, 간단한 MLP를 구현하는 법을 확인하고 싶으면 https://noru-jumping-in-the-mountains.tistory.com/10?category=1218749 [Pytorch] MNIST 데이터셋으로 간단한 MLP구현하기 이번 글에서는 파이토치를 활용하여 MNIST dataset을 불러들인 다음, 간단한 MLP(Multi Layer Perceptron)를 생성해보도록 할 것이다. 먼저 필요한 패키지들을 불러들이고 시드 설정을 한다. import torch import. noru-jumping-in-the-mountains.tistory.com 을 먼저 읽어 보고 오길 바란다. 먼저 필요한 패키..
이번 글에서는 파이토치를 활용하여 MNIST dataset을 불러들인 다음, 간단한 MLP(Multi Layer Perceptron)를 생성해보도록 할 것이다. 먼저 필요한 패키지들을 불러들이고 시드 설정을 한다. import torch import torchvision.datasets as dsets import torchvision.transforms as transforms import matplotlib.pyplot as plt import random device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' # 시드설정 random.seed(777) torch.manual_seed(777) if device == 'cuda': torch.cuda.man..
이번 글에서는 Pytorch로 Linear regression을 진행한다. 먼저 linear regression을 위하여 필요한 라이브러리를 불러들인다. import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim #시드 설정 torch.manual_seed(1) 먼저 각각의 x_train, y_train 값을 정하고, weight initialization, hypothesis 설정, cost function, gradient descent까지 진행하여 본다. x_train = torch.FloatTensor([[5], [8], [9]]) y_train = torch.FloatTensor([[1..