CNN

딥러닝을 위한 PyTorch 활용법 by 최건호

CNN에서는 학습을 통해 최적의 필터(W)를 찾아낸다.

• Fully Connected NN처럼 flatten을 하지 않아, 데이터의 형상을 유지
• Conv 합성곱연산 = Filter = Mask = Kernel
• (Max) Pooling :  input에서 spatial 하게 parameter갯수를 줄여 연산량을 감소시킴. robust.
• Padding : 입력이 계속 작아지지 않도록
• Stride 간격: 1에서 커질수록, 건너뛰면서 필터를 적용하게되어 출력크기가 작아진다.

PyTorch

https://pytorch.kr/

설치 : python – NVIDIA driver – CUDA – cuDNN – pytorch – pip/conda

~/my/git/rlscam$ nvcc --version
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2021 NVIDIA Corporation
Built on Fri_Dec_17_18:16:03_PST_2021
Cuda compilation tools, release 11.6, V11.6.55
Build cuda_11.6.r11.6/compiler.30794723_0

Package Reference : https://pytorch.org/docs/2.1/torch.html#