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파이토치4

데이터 로더 1. 데이터 로더(Data Loader) 머신러닝 및 딥러닝 모델을 훈련시키거나 테스트할 때 일반적으로 데이터는 모델에 배치(batch) 단위로 공급됩니다. 데이터 로더는 이러한 배치를 효과적으로 생성하여 데이터의 양이 많을 때 모델이 효율적으로 학습하도록 지원합니다. 2. 손글씨 인식 모델 만들기 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torchvision.transforms as transforms import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.model_selection import train_test_spl.. 2024. 1. 9.
파이토치로 구현한 논리회귀 x_train = torch.FloatTensor([[0], [1], [3], [5], [8], [11], [15], [20]]) y_train = torch.FloatTensor([[0], [0], [0], [0], [0], [1], [1], [1]]) print(x_train.shape) // torch.Size([8, 1]) print(y_train.shape) // torch.Size([8, 1]) 1. 단항 논리회귀(Logistic Regression) 실습 단항 논리회귀(Logistic Regression)는 주로 이진 분류 문제에 사용되는 간단하면서도 효과적인 통계 기반의 머신러닝 알고리즘입니다. 선형 회귀 공식으로부터 나왔기 때문에 이름에 "회귀"가 포함되어 있지만, 사실은 분류 알고리즘이.. 2024. 1. 8.
기온에 따른 지면 온도 예측 # df에 데이터 프레임으로 불러오기 import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt temp_df = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/KDT/머신러닝과 딥러닝/data/temps.csv',encoding='ms949') temp_df.info() RangeIndex: 8782 entries, 0 to 8781 Data columns (total 5 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 지점 8782 non-null int64 1 지점명 87.. 2024. 1. 8.
파이토치로 구현한 선형회귀 1. 단항 선형 회귀 실습 단항 선형 회귀는 하나의 독립 변수와 종속 변수 간의 선형 관계를 모델링하는 통계적 기법입니다. import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import matplotlib.pyplot as plt torch.manual_seed(2024) # 동일한 시드를 사용하는 경우 항상 동일한 난수가 생성 x_train = torch.FloatTensor([[1], [2], [3]]) y_train = torch.FloatTensor([[2], [4], [6]]) print(x_train, x_train.shape) tensor([[1.], [2.], [3.]]) torch.Size([3, 1]) print(y_trai.. 2024. 1. 8.

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