파이토치로 행렬 공부하기
a=torch.tensor([[1.0,2.0],[3.0,4.0]],requires_grad=True)b=torch.tensor([[1.0,2.0],[3.0,4.0]],requires_grad=True)c=a@bprint(a)print(b)print(c) # 결과tensor([[1., 2.], [3., 4.]], requires_grad=True)tensor([[1., 2.], [3., 4.]], requires_grad=True)tensor([[ 7., 10.], [15., 22.]], grad_fn=) k=c.mean()k.backward()print(a.grad)print(b.grad) #결과 tensor([[0.7500, 1.7500], [0.7500, 1..
pytorch 공부
import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim # 데이터셋 정의 (OR 게이트) X = torch.tensor([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]], dtype=torch.float32) Y = torch.tensor([[0], [1], [1], [1]], dtype=torch.float32) # 퍼셉트론 클래스 정의 class Perceptron(nn.Module): def __init__(self): super(Perceptron, self).__init__() # 가중치와 바이어스를 수동으로 정의 self.weights = torch.randn((2, 1), dtype=torch.float32, requires_..
