[Pytorch] 텐서 쌓기 함수 torch.cat(), torch.stack() 비교
[Pytorch] 텐서 쌓기 함수 torch.cat(), torch.stack() 비교 torch cat vs stack 함수 차이 이번 글에서는 파이토치에서 텐서를 쌓는 경우 사용하게 되는 cat과 stack 함수의 차이와 사용 방법에 대해서 살펴보도록 하겠습니다. 먼저, 다음과 같이 간단한 (2, 3) shape jimmy-ai.tistory.com 이번 글에서는 파이토치에서 텐서를 쌓는 경우 사용하게 되는 cat과 stack 함수의 차이와 사용 방법에 대해서 살펴보도록 하겠습니다. 먼저, 다음과 같이 간단한 (2, 3) shape의 2차원 텐서 2개를 선언하겠습니다. import torch # (2, 3) 사이즈 2차원 텐서 2개 생성 a = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5,..
[Python] json파일 다루기 (읽기, 쓰기, 수정)
# json 파일 읽기 해당 파일을 읽기 위해서는 json 모듈을 임포트 한후, load함수를 통해 데이터를 가져올 수 있다. import json with open('C:\\test.json', 'r') as f: json_data = json.load(f) print(json.dumps(json_data) ) 출력 : {"K5": {"price": "5000", "year": "2015"}, "Avante": {"price": "3000", "year": "2014"}} 아래와 같이 들여쓰기를 통해 깔끔하게 출력하는 옵션도 있다. print(json.dumps(json_data, indent="\t") ) 출력 { "K5": { "price": "5000", "year": "2015" }, "Avan..
[MS] TVM
들어가기 앞서, 딥러닝 모델을 특정 디바이스 상에서 효율적으로 동작시키기 위해서는, 동작시킬 딥러닝 모델을, 타겟 디바이스에서 최적의 속도와 정확도를 낼 수 있는 머신 코드로 변환해야합니다. 이러한 코드 변환 작업을 자동으로 지원해주는 도구를, ‘딥러닝 컴파일러’라고 합니다. 딥러닝 컴파일러 개념도 딥러닝 컴파일러는, 다양한 딥러닝 플랫폼에서 학습된 딥러닝 모델을 입력으로 받아, 특정 하드웨어에서 동작 가능한 머신 코드(또는, 백엔드 코드)를 자동으로 생성합니다. 최근 제안된 XLA, TVM, Glow 와 같은 딥러닝 컴파일러들은, TensorFlow, Pytorch, MxNet, ONNX 등의 프레임워크로 작성된 모델을 입력으로 하여, CPU 및 GPU 용 백엔드 코드를 생성하고 있습니다. CPU 용 ..