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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...

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..