fastai와 파이토치가 만나 꽃피운 딥러닝

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fastai 애플리케이션 계층 이해하기

DataLoader

로

Dataset

을 넣어주면 독립변수와 종속변수 쌍을 표현한 텐서의 배치 목록을 얻

을 수 있습니다.

>>> dl = DataLoader(ds, batch_size=6, shuffle=True)

>>> list(dl)

[(tensor([17, 18, 10, 22, 8, 14]), ('r', 's', 'k', 'w', 'i', 'o')),

(tensor([20, 15, 9, 13, 21, 12]), ('u', 'p', 'j', 'n', 'v', 'm')),

(tensor([ 7, 25, 6, 5, 11, 23]), ('h', 'z', 'g', 'f', 'l', 'x')),

(tensor([ 1, 3, 0, 24, 19, 16]), ('b', 'd', 'a', 'y', 't', 'q')),

(tensor([2, 4]), ('c', 'e'))]

이제

SGD

를 사용한 첫 번째 학습 루프를 만들 준비가 되었습니다!

4.6



[그림

4

-

1

]에서 묘사한 과정을 구현할 차례입니다. 다음은 매 에포크에 구현되어야 할 과정의

코드입니다.

for x,y in dl:

pred = model(x)

loss = loss_func(pred, y)

loss.backward()

parameters