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PyTorch와 같은 딥러닝 프레임워크를 공부하다 보면, 자주 등장하지만 처음에는 헷갈릴 수 있는 개념 중 하나가 바로 "In-place 연산"입니다. 이는 새로운 값을 담을 공간을 만들지 않고, 기존 메모리 공간에서 직접 값을 수정하는 연산을 뜻합니다. 개념을 이해하고 나면 optimizer.zero_grad()나 optimizer.step()과 같은 연산에서 왜 = 할당 없이도 값이 바뀌는지 자연스럽게 이해할 수 있습니다.예제로 보는 In-place 연산import torch# 일반 연산x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])y = x + 1print(x) # tensor([1., 2., 3.])print(y) # tensor([2., 3., 4.])# In-place 연산x...

딥러닝 실험에서 데이터셋 분할과 로딩 전략은 단순한 코드 작성 단계를 넘어, 모델의 일반화 성능, 과적합 방지, 그리고 실험 재현성을 보장하는 핵심 설계 요소입니다. 이 글에서는 PyTorch에서 데이터셋 분할과 DataLoader 사용법을 고급 실험 설계 관점에서 분석하며, 각 코드의 역할, 함수의 의미, 설계적 배경, 그리고 실험에서의 중요성을 체계적으로 설명합니다.📌 코드 개요 및 실험 설계적 의의이 코드 블록은 다음의 목적을 위해 구성됩니다:학습 데이터 분할: 전체 데이터를 학습(train)과 검증(validation)으로 나누어 과적합 탐지 및 하이퍼파라미터 튜닝.테스트 데이터 별도 로딩: 모델의 최종 성능을 완전히 분리된 테스트셋에서 공정하게 평가.DataLoader 구성: 미니배치 학습, ..

PyTorch에서 컴퓨터 비전 실험을 할 때 데이터셋 로딩은 첫 번째이자 매우 중요한 단계입니다. PyTorch 생태계에서 torchvision.datasets는 다양한 벤치마크 데이터셋을 손쉽게 불러올 수 있게 해주며, 연구와 개발에서 빠른 프로토타이핑을 가능하게 합니다. 이번 글에서는 torchvision.datasets.CIFAR10을 포함한 주요 데이터셋, 각 데이터셋의 의의, 그리고 사용자 현실 데이터를 사용할 때의 방법까지 자세히 설명하겠습니다.📦 torchvision.datasets란?torchvision.datasets는 PyTorch에서 제공하는 표준 데이터셋 모듈로, 다양한 공개 이미지 데이터셋을 쉽게 불러와 사용할 수 있게 해줍니다. 이 모듈은 데이터셋 클래스, 다운로드 관리, 전처..

PyTorch는 연구자와 산업계에서 널리 사용되는 딥러닝 프레임워크로, 특히 컴퓨터 비전 분야에서 큰 주목을 받습니다. 이때 전처리(preprocessing)는 모델 성능, 학습 안정성, 일반화 능력에 중대한 영향을 주는 핵심 요소입니다. 이 글에서는 transforms.Compose의 이론적 배경, 주요 transform의 역할과 추천 값, PIL의 의미, 최적화 전략, 그리고 최종 요약 표까지 심층적으로 다룹니다.📦 transforms.Compose의 이론적 배경transforms.Compose는 함수형 프로그래밍의 합성(composition) 개념에서 영감을 받은 PyTorch의 모듈로, 여러 전처리 단계를 하나의 파이프라인으로 연결할 수 있게 합니다. 이렇게 하면 코드의 재사용성과 실험의 일관성..

PyTorch는 딥러닝 프레임워크 중에서 가장 인기 있는 도구 중 하나로, 특히 연구와 실험에서 많이 사용됩니다. 이 PyTorch 생태계에서 컴퓨터 비전 프로젝트에 필수적인 역할을 하는 것이 바로 torchvision입니다. 이번 글에서는 torchvision이 무엇인지, 어떤 기능을 제공하는지, 그리고 각 모듈의 활용법까지 최대한 자세히 정리하겠습니다.📦 torchvision이란?torchvision은 PyTorch에서 이미지 관련 작업을 보다 편리하게 처리할 수 있도록 만들어진 부가 라이브러리입니다. 컴퓨터 비전 프로젝트에서 반복적으로 사용되는 데이터셋, 모델, 전처리(transform), 이미지 유틸리티 등을 간단하게 사용할 수 있게 도와줍니다.쉽게 말하면, **"이미지 데이터를 불러오고, 전처..