dmi_edu

2020.07.20 ~ 2020.07.21 dmi_edu practical task code

context

pytorch base Tensor code

Linear Regression code

Logistic Regression code

선택분류 code

perceptron code

tip data

개발환경 IDE

pyton : 3.8.5 
torch : 1.4.0
cuda  : 10.1

editer jupyter notebook

PyTorch Tensor code [0]

• pyTorch 이용한 Tensor 조작

  • 1차원 텐서선언 , 1차원 텐서 dim, shape, size ,인덱스, 슬라이싱 / 2차원 텐서 dim , shape, size , 인덱스, 슬라이싱 / 브로드 캐스팅 실습 , 주의사항 / 텐서 랜덤 인덱스, all_zero , all_ones arange, empty
  • Background : pyTorch, python 라이브러리(Numpy 개념)

선형 희귀 Linear Regression [1]

• pytorch 구현 : Linear

  • optimizer.zero_grad()가 필요한 이유
  • torch.manual_seed()를 하는 이유

• 자동미분 pytorch 기능

• 다중 선형 희귀 Multivariable Linear regression

• 클래스 구현

• 데이터 로더,Data Load

이진 분류 Logistic Regression [2]

• 시그모이드_시각화_code

• 파이토치 nn.Linear 와 nn.Sigmoid

• 파이토치로 구현하는 로지스틱회귀 code

• 로지스틱회귀 class 버전 code

• 로지스틱 모델(붓꽃) 데이터 활용

선택 분류 [3]

• 소프트맥스회귀 구현

• 파이토치 소프트맥스 비용함수 구하기

퍼셉트론 관련 코드 [4]

• 단층 퍼셉트론 이용하면 AND NAND OR 게이트를 구현

• 다층 퍼셉트론을 이용한 XOR_gate 구현

• 파이토치로 다층 퍼셉트론 구현하기

  • Background : Linear , Sigmoid , optimizer(의미 , 종류 대표적인 SGD , adam ) 모델 정의 , Cuda , loss fn 설명

• 사이킷런 패키지에서 제공하는 분류용 예제 데이터를 이용한 다층 퍼셉트론으로 손글씨 분류하기

  • Background : sklearn 라이브러리 , zip(python), 모델 정의 , loss fn 설명

추가 설명 자료 [5]

• require_grad, zero_grad(), no_grad() 차이

• cuda vs cpu 차이 / 왜 cuda를 쓰는가 ?

• pyTorch vs Numpy 차이점