PyTorch 사용 방법
PyTorch 설치: 선호도를 선택하고 pytorch.org에서 설치 명령을 실행합니다. 예를 들어, conda를 사용하는 경우: 'conda install pytorch torchvision -c pytorch'
PyTorch 가져오기: Python 스크립트에서 PyTorch를 가져옵니다: 'import torch'
텐서 생성: 데이터를 저장하고 작업하기 위해 PyTorch 텐서를 생성합니다: 'x = torch.tensor([1, 2, 3])'
신경망 구축: torch.nn 모듈을 사용하여 신경망 아키텍처를 정의합니다
데이터 준비: 데이터 세트를 로드하고 전처리합니다. 일반적으로 torch.utils.data를 사용합니다
모델 훈련: 훈련 루프를 구현합니다 - 순전파, 손실 계산, 역전파 및 최적화
모델 평가: 검증/테스트 데이터에서 훈련된 모델을 테스트하여 성능을 평가합니다
모델 저장 및 로드: torch.save()를 사용하여 훈련된 모델을 저장하고 나중에 torch.load()로 로드합니다
모델 배포: TorchScript 또는 TorchServe를 사용하여 생산 사용을 위한 모델을 배포합니다
PyTorch 자주 묻는 질문
PyTorch는 Facebook의 AI Research 연구소에서 개발한 오픈 소스 머신 러닝 라이브러리입니다. 이는 GPU와 CPU를 사용하여 딥 러닝을 위한 최적화된 텐서 라이브러리입니다.
PyTorch 월간 트래픽 동향
PyTorch는 7월에 260만 방문을 기록하며 트래픽이 1.3% 소폭 감소했습니다. 2025년 상반기 로드맵 발표와 향후 업데이트에 대한 지속적인 논의에도 불구하고, 즉각적인 신규 기능 부재와 Triton 프로젝트의 FlexDecoding 컴포넌트에서 발생한 최근의 테스트 실패가 이러한 감소에 영향을 미쳤을 수 있습니다.
과거 트래픽 보기
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