[딥러닝 공부] 0일차: pytorch 튜토리얼 진행

그동안 깔짝대기만 했던 딥러닝 공부를 다시 한 번 시작해보고자 한다. 생각해보면 퇴사 후 인턴을 준비하면서도 딥러닝 스터디를 했고, 이번에 졸업 준비를 하면서도 딥러닝 공부를 시작하려는 참이니, 딥러닝을 "시간 때우기" 용으로만 써왔던 것이 아닌가 싶다. 조금만 바빠지면 거들떠도 보지 않게 되는 수준으로만 대했던 것 같다.

 

 하지만 이번엔 다르다! 취미생활로라도 꾸준히 딥러닝을 파봐야겠다 생각을 한 것은, 이제 앞으로 할 일이 이것과 연관이 되어 있기도 하거니와, 내가 사용할 줄 아는 산업용 도구들의 (공학적 디자인 및 해석에 치우쳐 있다) 한계를 맛봤기 때문이다. 다시금 블로그에 기록을 하며 공부를 이어가야겠다.

 

 첫 날에는 pytorch 튜토리얼을 진행했다. 몇 번째 진행하는 튜토리얼인지는 잘 모르겠지만... 여튼 이번엔 다르다!

pytorch 튜토리얼 진행의 흔적

 

 튜토리얼을 진행하며 참고했던 자료는 pytorch 공식 홈페이지에 올라온 글이다. Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz — PyTorch Tutorials 1.13.1+cu117 documentation

Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz — PyTorch Tutorials 1.13.1+cu117 documentation

 

 사실 그렇게 친절한 글은 아니다. 텐서에 대한 간략한 소개, pytorch autorgrad에 대해 배우는 과정을 거치면 곧바로 Neural Net으로 진입하고 순식간에 끝이 난다. 하지만, pytorch를 활용해서 직접 딥러닝 아키텍처를 구성해보는 과정을 "그런갑다~" 하고 넘기는 맛이 있다. 

 

 앞으로의 목표라고 한다면, 우선 pytorch에 익숙해지는 과정이 필요하다. 두 번째는 github을 사용하는 방법도 익혀야 한다. jupyter notebook을 사용해서 pytorch programming을 진행하다가, 지난 딥러닝 논문들을 읽으면서 직접 구현해본 내용을 github에 올리는 방식으로 공부를 해보려고 한다.

 

 다음 공부는, 위 튜토리얼에 익히 사용됐던 ResNet에 대해 확인해보고, pytorch로 구현해보는 것이 되겠다. 늘 하는 둥 마는 둥 끝난 딥러닝 공부지만, 이번엔 다르다!