week1 학습 기록 - PyTorch

부스트캠프 AI Tech 8기 캠퍼로서 정신없었던 첫 주가 끝이났다.

취업준비와 동시에 진행하다보니 더 정신이 없었던 부분도 있었는데 이 교육을 통해 더욱 성장해서 빠르게 취업에 성공해서 커리어를 쌓아나가고 싶다.

 

첫 주는 인공지능 모델을 구축할 때 가장 많이 사용되는 라이브러리 중 하나인 PyTorch의 전반에 대해 학습하였다.

PyTorch를 사용하는 것 자체는 처음이 아니지만 이렇게 정리된 자료를 바탕으로 제대로 학습을 하지는 않았었기 때문에 전반적으로 내용을 정리하는데 많은 도움이 되었다.

 

이번 주에 학습한 내용을 되돌아보며 이번 강의를 통해 새롭게 알게 된 것들과 중요한 내용 등을 정리해보려고 한다.

 

Tensor: Pytorch의 핵심 데이터 구조

 

Tensor 특징 확인을 위한 메서드

tensor.dim()  # tensor의 차원 확인
tensor.size()  # tensor의 크기 확인
tensor.numel()  # tensor 요소의 총 개수 확인

 

Tensor 생성하기

torch.tensor([1, 2, 3])  # list로부터 Tensor 생성

numpy_arr = np.array([[0, 1], [2, 3]])
torch.from_Numpy(numpy_arr)  # NumPy로부터 Tensor 생성

 

CUDA 관련 함수와 메서드

a = torch.tensor([1, 2, 3]
a.device  # 현재 어떤 디바이스에 있는지 확인

torch.cuda.is_available()  # CUDA를 사용할 수 있는 환경인지 확인

# Tensor를 GPU에 할당
a.to('cuda')
a.cuda()