자바스크립트(Javascript)로 작성된 머신러닝 라이브러리인 JS-Torch는 PyTorch의 구문을 따라 만들어졌습니다. (PyTorch Foundation과의 관계는 없습니다.) 자바스크립트 개발자들에게 친숙한 문법으로 딥러닝 모델을 구축할 수 있는 이 라이브러리는, 텐서 연산, 자동 미분, 딥러닝 레이어 및 함수들을 포함하고 있습니다. PyTorch의 강력한 기능을 자바스크립트 환경에서도 활용하고 싶은 개발자들에게 흥미로운 프로젝트로 보입니다.
주요 기능
- 텐서 객체: 미분 가능한 그래프를 구성하고 자동으로 미분을 계산할 수 있는 텐서 객체를 제공합니다.
- 자동 미분 엔진: 복잡한 수학 연산에 대한 미분 값을 자동으로 계산해주는 엔진입니다.
- 딥러닝 레이어와 함수: 다양한 딥러닝 모델을 구축할 때 필요한 기본적인 레이어와 함수들이 구현되어 있습니다.
사용 방법
JS-Torch는 Node.js 패키지로 설치할 수 있으며, require를 통해 프로젝트에 쉽게 통합할 수 있습니다. 간단한 자동 미분 예제부터 복잡한 Transformer 모델 구축 예제까지, 다양한 사용 사례를 통해 라이브러리의 활용 방법을 소개합니다. 또한, 웹 데모를 통해 실시간으로 라이브러리를 체험해볼 수도 있습니다.
예를 들어, 간단한 Autograd 예제는 다음과 같습니다:
const torch = require("js-pytorch");
// Instantiate Tensors:
x = torch.randn([8,4,5]);
w = torch.randn([8,5,4], requires_grad = true);
b = torch.tensor([0.2, 0.5, 0.1, 0.0], requires_grad = true);
// Make calculations:
out = torch.matmul(x, w);
out = torch.add(out, b);
// Compute gradients on whole graph:
out.backward();
// Get gradients from specific Tensors:
console.log(w.grad);
console.log(b.grad);
더 읽어보기
JS-Torch GitHub 저장소
JS-Torch Web Demo
이 글은 GPT 모델로 정리한 글을 바탕으로 한 것으로, 원문의 내용 또는 의도와 다르게 정리된 내용이 있을 수 있으니 원문도 함께 참고해주세요! 읽으시면서 어색하거나 잘못된 내용을 발견하시면 덧글로 알려주시기를 부탁드립니다. 
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