반응형 r토치2 3강. 텐서 이동시키기 - CPU tensor vs. GPU tensor 딥러닝(deep learning)에서는 네트워크의 구조가 조금만 복잡해져도, 필요한 계산량이 엄청나게 늘어나기 때문에 GPU는 사실 필수적이다. torch 패키지에서는 텐서를 다룰때에 현재 다루는 텐서가 어디에 저장되어있는가에 대한 일종의 태그를 달아놓는다. 다음의 코드를 살펴보자. a 2021. 10. 4. 2강. 텐서 (tensor) 들의 연산 배우기 지난 챕터에서 우리는 텐서가 행렬의 연산에 적용되는 %*%과 호환이 되지 않는 다는 것을 알게되었다. 이번 챕터에서는 텐서들의 연산에 대하여 알아보도록 하자. 토치 (torch) 불러오기 및 준비물 준비 토치 (torch) 를 불러오고, 이번 챕터에 사용될 텐서 A, B, 그리고 C를 준비하자. 지난 챕터에서 배운 난수를 이용한 텐서도 만들 예정이니 난수를 고정한다. library(torch) # 난수 생성 시드 고정 torch_manual_seed(2021) A 2021. 10. 4. 이전 1 다음 반응형
