밑바닥부터 시작하는 딥러닝3 (1) : 제 1 고지 미분 자동 계산

🎯 목표

딥러닝 프레임워크의 이해

1. 미분을 계산하기 위한 도구
2. 프로그래밍 언어의 일종

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DeZero의 기반을 마련 : 미분을 자동으로 구하는 구조 만들어줌

• 딥러닝 프레임워크는 미분을 계산하기 위한 도구
• Variable, Function 이라는 두 클래스로 미분 자동 계산 기반 완성

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1 단계 상자로서의 변수

• 딥러닝 프레임워크는 미분을 계산하기 위한 도구
• Variable, Function 이라는 두 클래스로 미분 자동 계산 기반 완성

1.1 변수란?

변수는 DeZero에서 가장 중요한 개념

"하나의 값을 저장할 수 있는 저장공간"

1.2 Variable 클래스 구현

Class Variable:
    def __init__(self, data):
         self.data = data

• __init__: 초기화 함수
• 간단한 코드지만 Variable 클래스를 상자(변수)로 사용할 수 있다 ⇒ 실제 데이터가 Variable의 data에 보관되기 때문

import numpy as np

data = np.array(1.0)
x = Variable(data)
print(x.data)  # 1.0

x.data = np.array(2.0)
print(x.data)  # x.data 의 형태로 쓰면 새로운 데이터가 댕비됨 

• x : Variable의 instance (x는 데이터 자체가 아니라 데이터를 담은 상자)
• 실제 데이터는 x 안에 담겨있음
• 머신러닝 시스템은 기본 데이터 구조로 '다차원 배열' 사용
• 'DeZero' 의 Variable 클래스는 numpy의 다차원 배열만 취급

'현재 Variable 클래스는 단 3줄이지만 이것을 기점으로 DeZero를 현대적인 프레임워크로 만들것임!'

🔥 다차원 배열? ⇒ 숫자 등의 원소가 일정하게 모여 있는 데이터 구조 ⇒ 다차원 배열을 tensor라고도 함

import numpy as np
x = np.array(1)
x.ndim  # ndim : 'number of dimensions'의 약자, 다차원 배열의 '차원 수'

x = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])

⛔ '벡터를 다룰 때는 차원이라는 말에 주의 해야함'

ex) np.array([1,2,3])은 벡터인데, 세 개의 요소가 일렬로 늘어서 있기 때문에 '3차원 벡터'라고도 함 ⇒ 이때 '벡터의 차원'은 벡터의 원소 수 '3차원 배열'이라고 할때의 '배열의 차원'은 (원소가 아닌) 축이 3개라는 의미

• ndarray 인스턴스를 사용하면 스칼라, 벡터, 행렬, 심지어 더 높은 차원의 텐서를 만들 수 있습니다