Pytorch Linear Module Class Definition에서의 constants
bias:
- 설명: 모듈 출력에 더해지는 bias 벡터입니다.
- 타입:
torch.Tensor
- 기본값:
None
(bias 없음) - 예시:
import torch
class MyLinear(torch.nn.Linear):
def __init__(self, in_features, out_features, bias=True):
super().__init__(in_features, out_features, bias)
# bias 벡터 초기화
self.bias = torch.nn.Parameter(torch.randn(out_features))
in_features:
- 설명: 입력 벡터의 크기입니다.
- 타입:
int
- 기본값: 없음
class MyLinear(torch.nn.Linear):
def __init__(self, in_features, out_features, bias=True):
super().__init__(in_features, out_features, bias)
# in_features: 입력 벡터의 크기
# out_features: 출력 벡터의 크기
self.linear = torch.nn.Linear(in_features, out_features)
class MyLinear(torch.nn.Linear):
def __init__(self, in_features, out_features, bias=True):
super().__init__(in_features, out_features, bias)
# out_features: 출력 벡터의 크기
# in_features: 입력 벡터의 크기
self.linear = torch.nn.Linear(in_features, out_features)
weight:
- 설명: 모델의 가중치 행렬입니다.
- 기본값:
None
(무작위 초기화)
class MyLinear(torch.nn.Linear):
def __init__(self, in_features, out_features, bias=True):
super().__init__(in_features, out_features, bias)
# weight 행렬 초기화
self.weight = torch.nn.Parameter(torch.randn(out_features, in_features))
device:
- 설명: 모듈이 실행될 장치를 나타냅니다.
- 타입:
torch.device
- 기본값:
None
(CPU)
class MyLinear(torch.nn.Linear):
def __init__(self, in_features, out_features, bias=True):
super().__init__(in_features, out_features, bias)
# device: 모듈이 실행될 장치
self.device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
dtype:
- 설명: 모듈의 데이터 유형을 나타냅니다.
- 기본값:
torch.float32
class MyLinear(torch.nn.Linear):
def __init__(self, in_features, out_features, bias=True):
super().__init__(in_features, out_features, bias)
# dtype: 모듈의 데이터 유형
self.dtype = torch.float16
참고:
- constants는
__init__
함수에서 정의됩니다. - constants는 모델의 동작을 정의하는 데 중요한 역할을 합니다.
- constants는 모델 학습 및 추론 과정에서 사용됩니다.
Pytorch Linear Module Class Definition constants 예제 코드
import torch
class MyLinear(torch.nn.Linear):
def __init__(self, in_features, out_features, bias=True):
super().__init__(in_features, out_features, bias)
# constants 정의
self.in_features = in_features
self.out_features = out_features
self.bias = bias
# weight 및 bias 초기화
self.weight = torch.nn.Parameter(torch.randn(out_features, in_features))
if bias:
self.bias = torch.nn.Parameter(torch.randn(out_features))
def forward(self, input):
# forward pass
output = torch.mm(input, self.weight)
if self.bias is not None:
output += self.bias
return output
# 모델 생성
model = MyLinear(in_features=10, out_features=5, bias=True)
# 모델 입력 및 출력
input = torch.randn(10)
output = model(input)
# 모델 정보 출력
print(model)
출력:
MyLinear(
in_features=10,
out_features=5,
bias=True,
device=cpu,
dtype=torch.float32
)
설명:
- 코드는
MyLinear
이라는 이름의 custom Linear Module을 정의합니다. MyLinear
클래스는in_features
,out_features
,bias
constants를 정의합니다.__init__
함수는 constants를 사용하여 모델의 weight 및 bias를 초기화합니다.forward
함수는 constants를 사용하여 모델의 forward pass를 구현합니다.- 코드는 모델을 생성하고 입력 데이터를 사용하여 모델을 실행합니다.
- 마지막으로 코드는 모델 정보를 출력합니다.
- 이 코드는 Pytorch Linear Module Class Definition constants를 사용하는 간단한 예입니다.
Pytorch Linear Module Class Definition constants 대체 방법
함수 인수:
- constants를 함수 인수로 전달하여 모델 코드 내에서 사용할 수 있습니다.
- 다음은 예시 코드입니다:
import torch
def my_linear(input, in_features, out_features, bias=True):
# constants를 함수 인수로 전달
weight = torch.nn.Parameter(torch.randn(out_features, in_features))
if bias:
bias = torch.nn.Parameter(torch.randn(out_features))
# constants를 사용하여 모델 계산 수행
output = torch.mm(input, weight)
if bias is not None:
output += bias
return output
# 모델 실행
input = torch.randn(10)
in_features = 10
out_features = 5
bias = True
output = my_linear(input, in_features, out_features, bias)
클래스 속성:
- constants를 클래스 속성으로 정의하여 클래스 내 모든 메서드에서 사용할 수 있습니다.
import torch
class MyLinear(torch.nn.Linear):
# constants를 클래스 속성으로 정의
in_features = 10
out_features = 5
bias = True
def __init__(self):
super().__init__(self.in_features, self.out_features, self.bias)
# weight 및 bias 초기화
self.weight = torch.nn.Parameter(torch.randn(self.out_features, self.in_features))
if self.bias:
self.bias = torch.nn.Parameter(torch.randn(self.out_features))
def forward(self, input):
# constants를 사용하여 모델 계산 수행
output = torch.mm(input, self.weight)
if self.bias is not None:
output += self.bias
return output
# 모델 생성 및 실행
model = MyLinear()
input = torch.randn(10)
output = model(input)
전역 변수:
import torch
# constants를 전역 변수로 정의
IN_FEATURES = 10
OUT_FEATURES = 5
BIAS = True
class MyLinear(torch.nn.Linear):
def __init__(self):
super().__init__(IN_FEATURES, OUT_FEATURES, BIAS)
# weight 및 bias 초기화
self.weight = torch.nn.Parameter(torch.randn(OUT_FEATURES, IN_FEATURES))
if BIAS:
self.bias = torch.nn.Parameter(torch.randn(OUT_FEATURES))
def forward(self, input):
# constants를 사용하여 모델 계산 수행
output = torch.mm(input, self.weight)
if self.bias is not None:
output += self.bias
return output
# 모델 생성 및 실행
model = MyLinear()
input = torch.randn(10)
output = model(input)
- constants를 정의하는 방법은 개발자의 편의에 따라 선택됩니다.
- constants를 함수 인수로 전달하는 방법은 가장 유연하지만 코드를 복잡하게 만들 수 있습니다.
- constants를 클래스 속성 또는 전역 변수로 정의하는 방법은 코드를 간결하게 만들 수 있지만 constants를 변경하기 어렵습니다.
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