인공지능/DeepLearning
2020. 11. 9.
[PyTorch] Layers and Blocks
딥러닝이 우수한 중요 요소 중에 하나는 우수한 소프트웨어이다. 크기가 작은 MLP의 경우 모든 layer를 설계하여 직접적으로 구성할 수 있다. 하지만 컴퓨터 비전 문제를 풀기 위해 제안된 ResNet-152처럼 152개의 많은 layer들을 설계하기에는 번거로울 수 있다. 깊은 네트워크는 수많은 반복되는 형태를 가지고 있고, 반복되는 형태를 블록으로 구현하여 구성한다. 이렇게 구현한 블록들은 더 복잡한 네트워크 디자인을 구성하는 기본 요소가 된다. 아주 간단한 MLP 네트워크를 구현한다. 다음은 256개 유닛과 ReLU 함수의 hidden Layer와 10개 유닛의 output Layer로 구성된 네트워크를 생성하는 코드이다. import torch from torch import nn from tor..