파이토치 패키지의 기본 구성

torch : 메인 네임스페이스

텐서 등의 다양한 수학 함수가 포함되어져 있으며 Numpy와 유사한 구조를 가집니다.

 

torch.autograd

자동 미분을 위한 함수들이 포함되어져 있습니다. 자동 미분의 on/off를 제어하는 콘텍스트 매니저(enable_grad/no_grad)나 자체 미분 가능 함수를 정의할 때 사용하는 기반 클래스인 'Function' 등이 포함되어져 있습니다.

3. torch.nn

신경망을 구축하기 위한 다양한 데이터 구조나 레이어 등이 정의되어져 있습니다. 예를 들어 RNN, LSTM과 같은 레이어, ReLU와 같은 활성화 함수, MSELoss와 같은 손실 함수들이 있습니다.

4. torch.optim

확률적 경사 하강법(Stochastic Gradient Descent, SGD)를 중심으로 한 파라미터 최적화 알고리즘이 구현되어져 있습니다.

5. torch.utils.data

SGD의 반복 연산을 실행할 때 사용하는 미니 배치용 유틸리티 함수가 포함되어져 있습니다.

6. torch.onnx

ONNX(Open Neural Network Exchange)의 포맷으로 모델을 익스포트(export)할 때 사용합니다. ONNX는 서로 다른 딥 러닝 프레임워크 간에 모델을 공유할 때 사용하는 포맷입니다.