소개

여러분, 딥 러닝을 하십니까? 나는 시험 공부에서 과학을 하고 죽었다.
어쨌든, 최근에는 딥 러닝 초보자도 듣는 PyTorch. 같은 딥 러닝용 프레임워크 Keras와 비교하면 어렵게 느끼지만, 익숙해지면 Keras가 더 어렵게 느껴지는 장면을 만날 수 있습니다.

목차

PyTorch #이란?

PyTorch 설치

PyTorch 가져오기

PyTorch란?

PyTorch는 Facebook이 개발 및 공개하는 딥 러닝용 라이브러리입니다.
필자는 Facebook 계정이 대통령 선거의 BAN 축제에서 행해졌기 때문에, 여러가지 제휴 서비스를 사용할 수 없게 되어 버렸습니다.
PyTorch 공식 페이지 에서는 문서가 영어로 작성되어 있습니다. 영어 쓰요 츠요가되고 싶다.
문서에서 보기 쉬운 부류이므로 Google 번역 수준에서도 볼 수 있는 것은 아닐까요? DeepL 사용합시다.

PyTorch 설치

PyTorch 설치 방법은 공식 사이트 에 실행해야 할 명령이 있습니다.
아래 그림과 같이 자신이 사용하는 환경을 클릭하면 그 아래에 실행하는 명령이 나오므로 이것을 복사하여 터미널이나 프롬프트에 붙여넣어 실행합니다.
CUDA를 사용하려면 별도로 CUDA를 설치해야 할 수 있습니다. (별로 잘 기억하지 못함)

저자는 Windows10에 Python3.8을 설치하고 venv에서 pip로 설치했습니다.
원래 Python을 설치하지 않은 사람은 Python 설치에 대한 기사를 찾으십시오.
가능하면 Matplotlib와 Jupyter를 설치하는 것이 좋습니다.

PyTorch 가져오기

PyTorch가 설치되면 PyTorch를 가져와서 사용해 봅시다.
터미널에서 Python을 시작하고 다음을 실행해보십시오.

import torch
print(torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'))

NVIDIA의 그래픽 보드를 사용하고 있고 CUDA가 제대로 이용되고 있으면 cuda 라고 표시됩니다.
NVIDIA 그래픽을 사용하지 않거나 CUDA를 사용할 수 없는 경우 cpu가 표시됩니다.
설치할 수 없으면 오류가 발생합니다.

요약

이번에는 PyTorch 소개에서 가져 오기까지했습니다.
다음 번에는 선형 대수를 조금 만지면서 PyTorch를 사용하고 싶습니다.