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[PyTorch] 기초 사용법

Load Packages 12import numpy as npimport torch Basic PyTorch 기초 사용법 1234nums = torch.arange(9)nums.shapenums.numpy()nums.reshape(3, 3) 1234randoms = torch.rand((3, 3))zeros = torch.zeros((3, 3))ones

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[TensorFlow 2.0] Optimizer 및 Training (Expert)

TensorFlow 공식 홈페이지에서 설명하는 Expert 버전을 사용해본다. Load Packages 1234import tensorflow as tffrom tensorflow.keras import layersfrom tensorflow.keras import datasets 학습 과정 돌아보기 Build Model 12345678910111

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[Tensorflow 2.0] 기초 사용법

Load Packages 12import numpy as npimport tensorflow as tf Tensor 생성 list -> Tensor 1234tf.constant([1, 2, 3])# Out<tf.Tensor: shape=(3,), dtype=int32, numpy=array([1, 2, 3])> tuple -> Te

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Tensorflow 2.0과 PyTorch 소개

TensorFlow 2.0 1.x에 비해 정말 쉬워졌다. Numpy Array와 호환이 쉽다. TensorBorad, TFLite, TPU 여전히 많은 사용자들이 사용한다. 상용 목적으로 주로 사용한다. PyTorch Dynamic Graph & Define by Run 쉽고 빠르며 코드가 간결하다. 빠르게 성장하고 있다. 커뮤니티가 많이

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[Python] 시각화 기초(이미지)

Load Packages 12345import numpy as npfrom PIL import Imageimport matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inline 이미지 불러오기 123456789path = 'images/dog.jpg'image_pil = Image.open(path)image = np.array(imag

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[Python] 시각화 기초(그래프)

Python에서 matplotlib를 사용하여 시각화하는 방법에 대해 알아보겠다. Load Packages 1234import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inline Basic Attributes 123456789101112131415alpha : 투명도king : 그래프 종류 'li