나의 공부소리 : 우가우가

Dataset 모델에 데이터를 feed하는 방법 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 class CustomDataset(torch.utils.data.Dataset): def __init__(self): 데이터셋의 전처리를 해주는 부분 self.x_data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] self.y_data = [[0], [1]] def __len__(self): 데이터셋의 길이. 즉, 총 샘플의 수를 적어주는 부분 return len(self.x_data) def __getitem__(self, idx): 데이터셋에서 특정 1개의 샘플을 가져오는 함수 # 인덱스를 입력받아 그에 맵핑되는 입출력 데이터를 파이토치의 Tensor 형태로 ..

nn.Module 딥러닝을 구성하는 Layer의 base class이다. Input, Output, Forward, Backward / 학습의 대상이 되는 parameter를 정의해야 한다. nn.Module 과 super().__init__() 코드 1 2 3 4 5 6 7 class GNNStack(nn.Module): def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim, task='node'): super(GNNStack, self).__init__() self.task = task # ModuleList(): 각 레이어를 리스트에 전달하고 레이어의 iterator를 만든다. self.convs = nn.ModuleList() Colored by Color..