딥러닝을 포함한 머신러닝의 근원은 데이터이다. 데이터의 수집, 가공, 사용 방법에 따라 모델 성능이 크게 달라질 수 있으며 데이터의 형태는 매우 다양하기 때문에 데이터를 잘 불러오는 것은 가장 중요한 단계 중 하나이다. Pytorch에서는 데이터를 좀 더 쉽게 다룰 수 있도록 데이터셋(Dataset)과 데이터로더(DataLoader)를 제공한다. 이를 사용하면 미니 배치 학습, 데이터 셔플(shuffle), 병렬 처리까지 간단히 수행할 수 있다. 1. TensorDataset 사용하여 데이터 로드하기 우선 텐서를 입력받아 Dataset의 형태로 변환해주는 TensorDataset을 사용해볼 것이다. TensorDataset은 기본적으로 텐서를 입력으로 받는다. import torch import torc..