밑바닥부터 시작하는 딥러닝 5

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밑바닥부터 시작하는 딥러닝 5

6.2.3

선형 회귀 구현

파이토치를 이용하여 선형 회귀를 구현하겠습니다. 코드가 조금 길어서 먼저 전반부만 살펴보

겠습니다.

import torch

#

토이

데이터셋

torch

.

manual

_

seed(0)

x

=

torch

.

rand(100, 1)

y

=

5

+

2

*

x

+

torch

.

rand(100, 1)

W

=

torch

.

zeros((1, 1), requires

_

grad

=

True)

b

=

torch

.

zeros(1, requires

_

grad

=

True)

def predict(x):

y

=

x @ W

+

b

return y

W

와

b

를

tensor

인스턴스로 생성합니다. 형상은

W

(

1

,

1

)과

b

(

1

,)임을 출력하여 확인할 수

있습니다.

predict

( ) 함수에서는 행렬 곱 연산자인 @을 사용하여 계산을 수행합니다. 행렬

곱은 여러 데이터에 대해 계산을 일괄로 수행해줍니다(지금 예에서는

100

개). 이때의 형상은

[그림

6

-

5

]처럼 변합니다.

그림

6-5

행렬 곱에 따른 형상 변화(‘+

b

’는 생략)

형상：

x @

(100,1)

(100,1)

(1,1)

W = y

그림과 같이 대응하는 차원의 원소 수가 일치함을 알 수 있습니다. 그리고 결과인

y

의 형상

은 (

100

,

1

)이 됩니다. 이렇게 하면

x

에 담긴 데이터

100

개 각각에

W

가 곱해집니다. ...