Pytorch 데이터셋 정의 및 로드 TensorDataset / DataLoader(batch_size, shuffle)

파이토치에서는 데이터를 좀 더 쉽게 다룰 수 있는 도구로 Dataset과 DataLoader를 제공합니다. DataLoader를 이용하면 data shuffle, mini-batch 학습, 병렬처리까지 간단하게 수행할 수 있다는 장점이 있습니다. 오늘은 Dataset을 정의하는 방법과 이렇게 정의한 데이터를 DataLoader에 전달하여 mini-batch 학습과 data shuffle 방법에 대해서 알아보겠습니다. 데이터셋 정의 & 데이터 로더 사용법 ## 기본 셋팅 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torch.utils.data import TensorDataset #텐서 데이터셋 - 텐서를 입력받아 Dataset의 형태로 변환해줌 from torch.utils.data import DataLoader #데이터로더 우선 학습을 위해 필요한 라이브러리를 불러와줍니다. 이전에 사용했던 3개...

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