코딩걸음마

HTML 삽입 미리보기할 수 없는 소스 목차 HTML 삽입 미리보기할 수 없는 소스 HTML 삽입 미리보기할 수 없는 소스 Data 불러오기/저장=========================================== 1) Data 불러오기 모음(엑셀) # xlsx 파일의 경우 설치 필요 !pip install xlrd # 폴더 내에 파일이 있는 경우 df = pd.read_csv('/경로/경로/경로/파일명.csv') df = pd.read_excel('/경로/경로/경로/파일명.xlsx') # 폴더 안에 파일이 있는 경우 df = pd.read_csv('파일명.csv') df = pd.read_excel('파일명.xlsx') # 엑셀 파일 내 특정 시트만 불러오기 df = pd.read_csv('/..

1. Linear layer의 작동 구조 인공신경망(NN)은 연속적인 함수전달체계를 이루고 있다. 어떤 정보가 입력되었을때 그 정보에 대한 강도를 어느정도로 할 것인지 또한 보정값을 얼마나 줄 것인지 정할 수 있다. 입력값과 출력값이 선형관계 즉 y = ax=b 라고 할 때 다음 방법을 사용할 수 있다. import torch W = torch.FloatTensor([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]] ) b = torch.FloatTensor([4, 2]) 그럼 주어진 가중치와 보정값으로 선형 결합층(Linear Layer)함수를 만들어보자 def linear(x, W, b): y = torch.matmul(x, W) + b return y 이제 입력데이터에 값을 입력하면, 선형결..

1. 행렬의 곱셈 행렬의 곱셈은 내적(inner product, Dot product)이라고한다. 딥러닝 과정에서 중요한 연산 중 하나이다. 행렬의 곱셈의 조건이 있다. 다음과 같은 두개의 행렬이 있다고 가정해보자 x = torch.size([ a , b ]) y = torch.size([ c , d ]) 라고 할 때 b = c 조건이 성립되어야하며, 내적 결과는 torch.size([ a , d ])가 나온다. import torch x = torch.FloatTensor([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) y = torch.FloatTensor([[1, 2], [1, 2]]) print(x.size(), y.size()) torch.Size([3, 2]) torch.Size([2, 2]) ..

1. expand expand는 Tensor를 복사하여 원하는 차원으로 만드는 방법이다. import torch x = torch.FloatTensor([[[1, 2]], [[3, 4]]]) print(x.size()) torch.Size([2, 1, 2]) 이 tensor를 복사하여 [2, 4, 2] 형태로 바꿔보자 y = x.expand(*[2, 4, 2]) print(y) print(y.size()) tensor([[[1., 2.], [1., 2.], [1., 2.], [1., 2.]], [[3., 4.], [3., 4.], [3., 4.], [3., 4.]]]) torch.Size([2, 4, 2]) 물론 cat을 활용해서 붙힐 수 있다. y = torch.cat([x, x, x, x], dim=..