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  • [PyTorch] 02 Basic Operation 포스팅 개요 본 포스팅은 PyTorch의 기본적인 연산 중 view, reshape, transpose와 dot, mm, matmul의 차이점을 중심으로 정리한 글입니다. view / reshape / transpose : contiguity의 측면에서 차이를 가짐 contiguous: matrix의 눈에 보이는 순차적인 shape information과 실제로 matrix의 각 데이터가 저장된 위치가 같은지 여부 view: tensor가 contiguous할 때 shape를 재구성함 → view에 의해 재구성된 tensor는 항상 contiguity가 보장됨 tensor_ex = torch.rand(size=(2, 3, 2)) tensor_ex # view tensor_ex.view([-1, 6]) #.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 3. 13.
  • [PyTorch] 01 TensorFlow vs PyTorch 포스팅 개요 본 포스팅은 대표적인 딥러닝 프레임워크의 특징, 그 중에서도 TensorFlow와 PyTorch의 차이점에 대해 정리한 글입니다. Deep Learning Framework Keras: TensorFlow, PyTorch를 기반으로 하는 wrapper → user-friendly Keras, TensorFlow는 static graphs를 사용하는 반면, PyTorch는 dynamic computational graph를 사용 2020년 자료라서 popularity rank는 현재와 다를 수 있음 TensorFlow vs PyTorch TensorFlow Static Computational Graph. Define and Run 그래프를 먼저 정의 → 실행 시점에 그래프에 데이터를 feed.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 3. 13.
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