괴물 클럽

모델 설계 방법 nn.Module을 상속받아 모델을 정의합니다. __init__ 함수는 레이어 초기화와 매개변수 설정을 담당하며, forward 함수는 입력 데이터의 처리 흐름을 구현합니다. class CustomModel(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.layer_stack = nn.Sequential( nn.Linear(32, 64), nn.LeakyReLU( ...

PyTorch Dataset 클래스 이해하기 PyTorch 딥러닝 프레임워크에서 데이터 관리는 매우 중요합니다. 특히 대규모 데이터셋을 효율적으로 처리하기 위해서는 torch.utils.data.Dataset 클래스를 이해하고 활용하는 것이 필수적입니다. 이 클래스는 데이터셋을 추상화하여, 개별 샘플에 접근하고 전체 데이터셋의 길이를 파악할 수 있도록 해줍니다. 사용자는 자신의 데이터 ...

PyTorch에서 효율적인 데이터 파이프라인을 구축하기 위해서는 Dataset과 DataLoader의 역할을 명확히 이해해야 합니다. Dataset은 데이터 저장소이자 인덱싱 매커니즘입니다. 원본 데이터의 위치를 정의하고, 특정 인덱스에 해당하는 단일 샘플을 추출 및 전처리하는 로직을 담당합니다. DataLoader는 배치 조립 및 전송 파이프라인입니다. Dataset으로부터 샘플을 가져 ...

DataFrame와 RDD 상호작용 공식 문서: https://spark.apache.org/docs/2.2.1/sql-programming-guide.html 1. DataFrame와 RDD 상호작용 - 반사 방법 (RDD ⇒ DataFrame) ① 샘플 클래스 생성, ② toDF() 메소드 호출 package com.spark.example import org.apache.spark.sql.SparkSession /** * DataFrame과 RDD의 상호작용 예제 */ object SparkDataConversion { def main(ar ...