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learning rate 확인하고 싶을 때 def get_lr(optimizer): for param_group in optimizer.param_groups: return param_group['lr'] model.children() returns model.children() is a generator that returns layers of the model from which you can extract your parameter tensors using .weight or .bias[1] print(list(model.children())) [Conv2d(1, 6, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1)), Conv2d(6, 16, kernel_size=(3, 3), str..

1. model 생성 import torch from torch import nn import torch.nn.utils.prune as prune import torch.nn.functional as F device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else "cpu") class LeNet(nn.Module): def __init__(self): super(LeNet, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, kernel_size=3) self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, kernel_size=3) self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 *5, 120) self.fc2 = nn..

Motivation 이 책에 관한 리뷰는 찾아보기가 힘들다. 서점에가서 여러 책 중에 내용이 괜찮아 보이는 것 같아 책을 골랐다. 나와 같이 책의 후기를 찾는 사람들에게 도움이 되고자 글을 쓴다. Pytorch에 관련된 책을 처음 보았다는 점과 자연어 처리 전까지 책을 보았다는 점을 참고해서 책 리뷰를 읽어주었으면 좋겠다. Table of contents Chapter1 : 딥러닝 학습환경을 갖추자 Chapter2 : 딥러닝 세계로 빠져보자 Chapter3 : 분야별 딥러닝 활용법 Chapter4 : 딥러닝 입문 그다음은 Review 이 책은 딥러닝에 관한 기본 지식이 있는 사람이 읽으면 얻어가는게 많은 책인것 같다. 입문서로는 어렵지만 배경 지식이 있다면 내용 정리에 도움이 될 것이다. 책은 두꺼운 편..