밑바닥부터 시작하는 딥러닝 5

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밑바닥부터 시작하는 딥러닝 5

6.3.1

Parameter

클래스와

Module

클래스

torch

.

nn

.

Parameter

클래스부터 설명하겠습니다.

Parameter

는

Tensor

클래스를 상속받은

클래스이며 인수로

tensor

인스턴스를 건네 생성합니다. 예를 들어 다음과 같이 사용합니다.

import torch

import torch

.

nn as nn

W

=

nn

.

Parameter(torch

.

zeros(1, 1))

b

=

nn

.

Parameter(torch

.

zeros(1))

print(W)

print(b)

실행 결과

Parameter containing:

tensor([[0

.

]], requires_grad

=

True)

Parameter containing:

tensor([0

.

], requires_grad

=

True)

Parameter

는 기본적으로

requires

_

grad

=

True

로 설정되어 있습니다. 지금 코드에서

W

와

b

는

tensor

와 동일하게 취급할 수 있습니다. 역전파하여 기울기를 구할 수도 있죠. 참고로

Parameter

인스턴스를

print

( )로 출력하면 ‘

Parameter

containing

:’이라는 문구가 가장 먼

저 출력됩니다.

Parameter

클래스는

Module

클래스와 함께 사용할 때 제대로 된 위력을 발휘합니다. 사용

예를 먼저 보겠습니다. ...