Pytorch

Linear Regression

Simple Linear Regression Data Definition dataset : hours(x) , points(y) 데이터는 torch.tensor의 형태를 띄고 있다. Hours(x) Points(y) 1 1 2 2 3 3 x_train = torch.FloatTensor([[1], [2], [3]]) y_train = torch.FloatTensor([[1], [2], [3]]) print(x_train) print(x_train.shape) print('-------------------') print(y_train) print(y_train.shape) ##################output################### tensor([[1.], [2.], [3.]]) tor..

Tensor manipulation

pytorch는 numpy와 매우 비슷하며 호환성이 높다. t = torch.FloatTensor([0., 1., 2., 3., 4., 5., 6.]) print(t) FloatTensor라는 함수를 사용하여 float형 1차원 배열을 tensor로 표현. GPU 사용하려면 torch.cuda.FloatTensor 함수 사용하면 되는데 나는 도대체 왜 cuda 오류가 나는건지.... 언젠가 cuda와의 싸움에서 승리하고 말겠음........... 중요한건 꺾이지 않는 마음이지.. 그치.. 나도 GPU 쓰고싶단 말이다.. ! 어쨌든 본론으로 돌아와서 print(t.dim()) print(t.size()) print(t.shape) print(t[2:5], t[-1], t[:4]) ##############..