파이토치 MNIST 모델

[@호구너-d2s]

파이토치 공부중입니다 감사합니다ㅎㅎ

[@suanlab]

넵, 감사합니다. ^^

[@날아라-i2b]

6:50 dataiter.next() 로 하니 ""no attribute 'next'" 에러가 나서
dataiter.next() 대신 next(dataiter)로 하니 동작하는군요..

[@spaupa]

9:43, 10:14 `x = x.flatten(start_dim=1)` 대신 `num_flat_features` 함수를 구현해서 `x = x.view(-1, self.num_flat_features(x))`와 같이 사용하시는 이유가 있을까요?

[@staycool-t3z]

좋은강의 감사합니다!!

[@suanlab]

네, 감사합니다. ^^

[@minwoopark8276]

좋은 강의 감사드립니다.
임의의 값을 넣어 forward 값을 확인 하는 중에
local variable 'num_features' referenced before assignment
위와 같은 문구의 에러가 발생합니다.
해결 방법을 알 수 있을까요?

[@suanlab]

num_features 변수 선언이 안된거 같아요...

[@user-kimnaver]

images,labels = dataiter.next()
-->
images,labels = next(dataiter)

[@dhhan68]

잘 보고 있습니다. 귀한 강의 감사합니다. 16:35 에서 loss를 2000이 아닌, 100으로 나눠줘야 하는 것 아닐까요? 100번 누적시켰으니..^^

[@suanlab]

앗! 감사합니다. ^^

[@HeliaHelia-e8r]

덕분에 파이토치 수업 잘 듣고 있습니다.
여기서도 질문이 하나 있어서 드립니다.
def imshow(img) 함수에서
img /2 + 0.5의 의미와
transpose도 왜 (1,2,0)을 해줘야 하는지 이해가 잘 안됩니다.
이 부분에 대해서 알 수 있을까요?

[@omdnam-navercom]

저도 그 부분이 이해가 안 가서 생각해 보았습니다.
img값을 반으로 나눈 후 0.5를 더하는 이유는 img 값은 0~255 정수 또는 0~1 실수 중 하나를 가져야 하는데,
img 값이 transforms.Normalize()로 표준화되어, 평균 0.5, 표준편차 0.5 값으로 되어 있으니,
반으로 나눈 후 0.5를 더하여 값들이 포화되지 않고 적절하게 표현될 수 있도록 처리한 것이 아닐까 추정해 봅니다.