젊은 개발자의 노트

PyTorch Lightning에서 Trainer 클래스를 사용할 때, GPU 설정하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 1. accelerator 설정GPU를 사용하려면, accelerator 파라미터를 "gpu"로 설정하면 됩니다.trainer = pl.Trainer(accelerator="gpu")  2. devices 설정devices 파라미터를 이용해서, 학습에 사용할 GPU 개수를 설정하거나, 인덱스로 특정 GPU를 지정할 수도 있습니다. (1) GPU 개수 설정trainer = pl.Trainer(devices=2, accelerator="gpu")2개 GPU를 사용해서 학습할 때는, 위와 같이 설정하면 됩니다. (2) 인덱스로 특정 GPU 지정trainer = pl.Trainer(devices=..

지난 1편에서는 학습 데이터셋 만들어 보았습니다.https://notesfromyoungdeveloper.tistory.com/25 [PyTorch] MLP 모델 만들기 1편 - 학습 데이터셋 만들기PyTorch에서 MLP 모델을 만드는 방법에 대해 알아보겠습니다.MLP는 Multi-Layer Perceptron의 약자로, 입력층(input layer)과 출력층(output layer) 사이에 1개 이상의 은닉층(hidden layer)이 있는 구조의 퍼셉트론을notesfromyoungdeveloper.tistory.com 2편에서는 MLP 모델 구축하는 방법에 대해 알아보겠습니다.먼저, 전체 코드는 아래와 같고, 하나씩 살펴보겠습니다.class XORModel(pl.LightningModule): ..

num_workers는 데이터를 로드할 때, 몇 개의 서브프로세스를 사용할 것인지 설정하는 파라미터입니다. 공식 홈페이지에서 설명하는 내용은 다음과 같습니다. num_workers (int, optional)  – how many subprocesses to use for data loading.     0 means that the data will be loaded in the main process. (default: 0)출처 : https://pytorch.org/docs/stable/data.html#torch.utils.data.DataLoader torch.utils.data — PyTorch 2.5 documentationtorch.utils.data At the heart of PyTor..

PyTorch에서 MLP 모델을 만드는 방법에 대해 알아보겠습니다.MLP는 Multi-Layer Perceptron의 약자로, 입력층(input layer)과 출력층(output layer) 사이에 1개 이상의 은닉층(hidden layer)이 있는 구조의 퍼셉트론을 말합니다. 만들어볼 MLP 모델은 XOR 게이트 모델입니다.이번 글에서는 모델을 만드는 과정 중 학습 데이터셋 만드는 부분을 다뤄보겠습니다. 먼저, 입력 데이터의 리스트와 출력 데이터의 리스트를 만들어 줍니다.그리고 zip 함수를 이용해서 2개의 리스트를 하나로 묶어줍니다. 그럼 이어서 실제 코드를 살펴보겠습니다.import torchfrom torch.autograd import Variablexor_input = [Variable(tor..

PyTorch Lightning은 딥러닝 프레임워크로, 이를 활용하면 누구나 쉽게 딥러닝 모델을 학습할 수 있습니다.TensorFlow에 Keras가 있다면, PyTorch에는 PyTorch Lightning이 있다고 봐주시면 될 것 같습니다. PyTorch Lightning은 아래 명령어로 간단하게 설치할 수 있습니다.pip install pytorch-lightning 설치가 완료되면, 아래와 같이 import 해서 사용할 수 있습니다.간단하게 버전 정보를 출력해 보도록 하겠습니다.import pytorch_lightning as plprint(f'PyTorch lightning version: {pl.__version__}') 위 출력 결과를 통해, PyTorch가 잘 설치되었는지, 어느 버전이 설..