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3장 데이터 불러오기에서 LinearTensor를 정의하는 이유가 궁금합니다.
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안녕하세요. 강의 잘 듣고있습니다. 다만 질문이 몇가지 있는데요.
3장 데이터 불러오기를 보던 중 LinearTensor를 정의하는 이유가 궁금합니다. ToTensor로만 해주면 되는 것 아닌가 하는 생각이 드는데, ToTensor() 이후 LinearTensor(2,5)를 해주는 이유가 무엇인가요??
LinearTensor에서 init함수와 call함수가 같이 있는데 LinearTensor(2,5)와 같이 호출하면 객체를 만드는 것이니 init을 해주는건가요? 그렇다면 call은 어느 경우에 사용하게 될까요?? 이론적으로는 init을 객체생성, call을 클래스를 함수 그자체로 사용. 하는 경우에 쓰는 것을 알고있으나 pytorch에서 실제 사용예시가 어떻게 다른지가 궁금합니다.
감사합니다.
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딥러닝호형
지식공유자
안녕하세요.
위 LinearTensor는 커스터마이징의 단순 예시입니다. 하지만 실제 사용도 동일한 구조로 사용하시면 됩니다. 중요한 것은 call함수를 통해 이미지 한 장씩을 받아 처리한다는 것을 알면 됩니다 :)
추가적으로 CutOut 구현 강의에서 이 번 강의에서 배운 것을 토대로 cutout을 구현합니다.
감사합니다.