초보 입문자입니다. 좋은 강의 감사드립니다.^^ x에관한 연산을 추적하기 위해선 requires_grad=True 을 해줘야 한다고 하셨는데 뒤에서 계산을 하려면 무조건 설정을 해줘야 하는건가요 ? (설정을 안하니 backward 에서 오류가 나더군요 ㅎㅎ) 기계전공에 초보자라 하나하나 이해하기 어렵네요
안녕하세요. '딥러닝을 위한 파이토치 입문' 책을 공부하면서 4.2.2 자동미분-선형회귀식 파트를 공부하면서 이해가 되지 않는 점이 있어 이렇게 질문드립니다. 4.2.2 내용에서 6번째 줄에서 선형식은 y = wx+b로 표현되고 w는 5x1데이터와 곱할 수 있어야 하며, 예측값이 하나로 나와야 하므로 크기가 1인 배열로 정의하자고 하셨는데 여기 부분이 정확하게 이해가 되지 않습니다. x는 크기가 5x1인 텐서이고 w를 1x1로 정의하면 최종적으로 wx는 5x1의 텐서로 총 5개의 값이 나오는 것이라 생각되는데 왜 이것이 예측값이 하나라고 하는 것인가요? x는 텐서의 크기가 5x1이므로 애초에 x 안에 5개의 값이 들어 있는 것이 아닌가요?
x의 데이터의 크기는 1이고 데이터의 개수가 5입니다. 즉 xw+b가 의미 하는 것은 데이터 5개를 한 번에 계산하여 예측값 5개를 얻는 것입니다. 결론적으로 각 x당 예측값이 하나씩 나오는 것입니다! (x1w+b, x2w+b, ...)딥러닝 연산의 핵심 중 하나는 데이터를 통으로 계산하는 것입니다:)
혹시 4:14 에 왜 x의 grad가 2, 2, 2, 2로 나오나요??
헐... backward 매서드를 쓰면 역전파가 바로 된다니... 초보자는 놀라고 갑니다.
요새 공부해볼까 하는데 보고 잘 배울게요 ㅎㅎ
오호홋 감사합니다ㅎㅎ
좋은 영상 감사합니다^^
댓글 감사 드려요😀 열공해요!
초보 입문자입니다. 좋은 강의 감사드립니다.^^
x에관한 연산을 추적하기 위해선 requires_grad=True 을 해줘야 한다고 하셨는데
뒤에서 계산을 하려면 무조건 설정을 해줘야 하는건가요 ? (설정을 안하니 backward 에서 오류가 나더군요 ㅎㅎ)
기계전공에 초보자라 하나하나 이해하기 어렵네요
네! 예시와 같이 임의로 x 변수를 만들어서 미분을 구하는 것이 때문에 무조건 넣어 주셔야 합니다.
안녕하세요. '딥러닝을 위한 파이토치 입문' 책을 공부하면서 4.2.2 자동미분-선형회귀식 파트를 공부하면서 이해가 되지 않는 점이 있어 이렇게 질문드립니다.
4.2.2 내용에서 6번째 줄에서 선형식은 y = wx+b로 표현되고 w는 5x1데이터와 곱할 수 있어야 하며, 예측값이 하나로 나와야 하므로 크기가 1인 배열로 정의하자고 하셨는데 여기 부분이 정확하게 이해가 되지 않습니다. x는 크기가 5x1인 텐서이고 w를 1x1로 정의하면 최종적으로 wx는 5x1의 텐서로 총 5개의 값이 나오는 것이라 생각되는데 왜 이것이 예측값이 하나라고 하는 것인가요?
x는 텐서의 크기가 5x1이므로 애초에 x 안에 5개의 값이 들어 있는 것이 아닌가요?
x의 데이터의 크기는 1이고 데이터의 개수가 5입니다. 즉 xw+b가 의미 하는 것은 데이터 5개를 한 번에 계산하여 예측값 5개를 얻는 것입니다. 결론적으로 각 x당 예측값이 하나씩 나오는 것입니다! (x1w+b, x2w+b, ...)딥러닝 연산의 핵심 중 하나는 데이터를 통으로 계산하는 것입니다:)
torch를 인포트 시킬때 모듈이 있음에도 불구하고 없다고 인식할때가 많습니다.
혹시 해결하는 방법을 알 수 있을까요?? ㅠㅠ
지난 번에도 말씀드렸듯이 이런 종류의 에러나 경고에 대해서는 재설치 하는게 제일 깔끔합니다..ㅜㅜ
@@deeplearningbro 넵!! ㅠㅠ 윈도유는 이런 오류가 너무 많네요 ㅠㅠ 항상 친절한 답변 감사합니다 🙏