인공지능을 좋아하는 곧미남

오늘은 간단히 pytorch에서 제공하는 대표적인 모델 구현에 사용하는 nn.Module이나 기타 다른 모델에서 input data를 손 쉽게 전달할 수 있게 만든 def forward()에 관해 알아보겠습니다. 이건 앞전에 제가 python 문법인 "__call__" 설명 게시물을 한번 보고 오시면 도움이 되실겁니다. 오늘 내용은 아래 목차와 같습니다. 1. "def forward()"의 역할 2. 어떻게 pytorch에서 "def forward()"를 구현했는가? 1. "def forward()"의 역할 우선 def forward(self, x)의 메커니즘을 알기위해서는 python의 "__call__"과 클래스 상속에 관한 내용을 숙지해야합니다. 제 블로그 게시물에 "__call_..

class의 magic function인 __call__에 관해 알아보겠습니다. 1. "__call__"의 사용목적 및 기본예시 2. "__call__"을 사용하여 pytorch에서 nn.Module 패키지 내부적으로 수행되는 def forward(self, x)의 기능을 __call__로 구현 1. "__call__"의 사용목적 및 기본예시 1) 사용 목적: 클래스의 객체를 호출하게 만들어주는 매서드 __call__! - class와 __init__ 매서드를 정의해주고 __call__ 매서드를 정의한 후 class 객체를 생성해주고 그 생성자를 호출하면 __call__ 매서드의 명령어가 실행된다. 2) 예시 코드 class A(): def __init__(self, x, y): sel..