2-1. 파이토치 개요

• 2017년 초에 공개된 딥러닝 프레임워크
• 간결하고 빠른 구현성이 가장 큰 특징

2-1-1. 파이토치 특징 및 장점

<aside> 🌠 GPU에서 텐서 조작 및 동적 신경망 구축이 가능한 프레임워크

</aside>

GPU(Graphics Processing Unit)

• 연산 속도를 빠르게 하는 역할
• 딥러닝에서는 기울기 계산 시 미분을 활용, gpu로 연산 가속 가능
• 내부적으로 CUDA, cuDNN이라는 API를 활용 → gpu 활용 가능
• 병렬 연산 지원

텐서(Tensor)

• Pytorch의 데이터 형태
• 단일 데이터 형식으로 된 자료들의 다차원 행렬
• 간단한 명령어를 통해 GPU 연산을 수행하도록 할 수 있음(.cuda())

동적 신경망

• 훈련을 반복할 때마다 네트워크 변경이 가능한 신경망
  • 학습 중 은닉층 추가/제거 등 네트워크 조작이 가능

⇒ Define by Run 방식을 채택

cf) 벡터, 행렬, 텐서