[PyTorch] class 기반 모델 구현 방법

https://www.assemblyai.com/blog/pytorch-vs-tensorflow-in-2022/

 

class ModelName(nn.Module):
    def __init__(self):
                super().__init__()
                # 코드 작성 부분

    def forward(self):
                # 코드 작성 부분

 

nn.Module

- 모든 신경망 모듈의 기본이 되는 클래스

- 모델 구현 시 이 클래스를 상속받아 사용해야 함(should)

- nn.Module 클래스는 다른 nn.Module 안에서 사용될 수 있음

- Linear, Dropout, LayerNorm 등 모델 생성에 쓰이는 여러 기능 포함

 

__init__

- 신경망 구성 요소를 정의하기 위해 사용

- ✅ super().__init__(): 부모 클래스(nn.Module)를 호출하는 역할로 이 부분을 작성하지 않고 self.변수명 = ~ 을 사용할 경우 에러 발생

 

forward

- 모델 입력 데이터에 대해 forward 연산을 수행하고 output을 반환

- __init__ 에서 정의한 모듈을 연결하거나 모듈 간 연산을 정의하는 부분 

 

참고 사이트

https://wikidocs.net/book/2788

https://tutorials.pytorch.kr/

https://pytorch.org/docs/stable/index.html

https://medium.com/dejunhuang/learning-day-22-what-is-nn-module-in-pytorch-ecf8400f411a

https://goldenrabbit.co.kr/2022/07/30/%ED%8C%8C%EC%9D%B4%ED%86%A0%EC%B9%98-%EC%BD%94%EB%94%A9-%EA%B6%8C%EA%B3%A0-%EC%8A%A4%ED%83%80%EC%9D%BC-%EC%95%8C%EC%95%84%EB%B3%B4%EA%B8%B0/