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지금까지 익힌 이론과 미니배치까지 적용된 딥러닝 코드 구현 질문입니다
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해당 강의 14분 09초 쯤에 질문 입니다!
y_mibibatch_pred = model(x_minibatch)
에서 model에 x_minibatch가 들어가는데, 위에서 Sequential로 선언한 model의 input_dim은 10이고 x_minibatch은 크기가 torch.Size([256, 10])입니다. 코드가 내부적으로 알아서 torch.Size([10]) 으로 맞출 필요 없이, torch.Size([256, 10]) 중에서 10만 input으로 들어가게 동작하는 것인가요?
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잔재미코딩 DaveLee
지식공유자
안녕하세요. 답변도우미입니다.
이야기하신 부분은 10개의 입력차원을 가진 256개의 데이터가 model 에 들어간다고 보시면 좋을 것 같습니다. 그리고 model 의 최종 output dimension 이 1 이기 때문에, 결과는 256개의 1차원을 가진 데이터, 즉 [256, 1] 이 된다고 보시면 좋을 것 같습니다. 사실 이 차원간 계산이 매우 헷깔리고, 난해하더라고요. 하지만, 이후에 계속 유사한 문법을 쓰고, 관련하여 조금 다른 이론을 또 익히면서, 다른 각도에서 또 활용하거든요. 그러면 좀 나아지더라고요.
감사합니다.