[PyTorch] 시작하기에 앞서(overview)
PyTorch PyTorch frame work ¶ 1) model에 적합한 dataset, dataloader 정의 2) trian(model, loss_fn, optimizer, ...) 3) eval(model, loss_fn, ...) 4) Inference(test dataset) In [10]: from IPython import display display . Image ( 'PyTorch_framework.PNG' , width = 600 , height = 300 ) Out[10]: 1) def dataset ¶ data가 들어있는 파일의 root 경로를 이용하여 접근. Custom이 필요할 시 다음과 같은 작업 필요. class CustomDataset ( torch . utils . data . datasets ): def __init__ ( self , root , transform , ... ): ''' inputs: - root(str): data가 존재하는 root 폴더 - transform: data를 가공할 모듈 (ex. image random horizontal flip, crop, etc..) ''' self . datas = get datas using root directory self . transform = transform def __len__ ( self ): return len ( dataset ) def __getitem__ ( self , index ): ''' inp...