이번 챕터에서는 소프트맥스 회귀를 로우-레벨과 F.cross_entropy를 사용해서 구현해보겠습니다.앞으로의 모든 실습은 아래의 과정이 이미 진행되었다고 가정합니다.import torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Fimport torch.optim as optimtorch.manual_seed(1)x_train = [[1, 2, 1, 1], [2, 1, 3, 2], [3, 1, 3, 4], [4, 1, 5, 5], [1, 7, 5, 5], [1, 2, 5, 6], [1, 6, 6, 6], [1, 7, 7, 7]]y_..

이번에는 파이토치에서 이미 구현되어져 제공되고 있는 함수들을 불러오는 것으로 더 쉽게 선형 회귀 모델을 구현해보겠습니다. 예를 들어 파이토치에서는 선형 회귀 모델이 nn.Linear()라는 함수로, 또 평균 제곱오차가 nn.functional.mse_loss()라는 함수로 구현되어져 있습니다. 아래는 이번 실습에서 사용할 두 함수의 사용 예제를 간단히 보여줍니다. import torch.nn as nn model = nn.Linear(input_dim, output_dim) import torch.nn.functional as F cost = F.mse_loss(prediction, y_train) 1. 단순 선형 회귀 구현하기 우선 필요한 도구들을 임포트하고 데이터를 선언합니다. import torch..