728x90 NLP2 [PYTORCH] 텍스트 데이터 처리를 위한 torchtext 활용 방법 및 0.18버전 이후 변화 해결 가이드 자연어 처리(NLP) 분야에서 데이터를 수집하고 정제하여 모델이 이해할 수 있는 텐서 형태로 변환하는 과정은 전체 파이프라인의 70% 이상을 차지합니다. PyTorch 생태계의 torchtext 라이브러리는 토큰화(Tokenization), 단어 사전(Vocabulary) 구축, 수치화(Numericalization) 과정을 표준화해 줍니다. 특히 최근 torchtext는 레거시(Legacy) API를 대대적으로 폐기하고 성능 중심의 최신 API로 전환되었습니다. 본 가이드에서는 2026년 실무 기준에 맞춘 최적의 활용법을 제시합니다.1. torchtext의 구조적 진화와 설계 철학기존 torchtext.data.Field 중심의 설계는 유연성이 부족하고 성능상 한계가 있었습니다. 최신 버전은 Trans.. 2026. 3. 25. [PYTORCH] Custom collate_fn 구현 방법 및 7가지 가변 길이 시퀀스 해결 가이드 PyTorch의 DataLoader는 기본적으로 모든 데이터 샘플의 크기가 동일하다고 가정하고 이를 단순히 스택(Stack)하여 배치를 만듭니다. 하지만 자연어 처리(NLP)나 오디오 분석과 같이 가변 길이 시퀀스(Variable-length sequences)를 다룰 때는 기본 방식이 에러를 발생시킵니다. 본 가이드에서는 collate_fn을 커스텀하여 복잡한 데이터 구조를 효율적인 텐서 배치로 변환하는 전문적인 해결책을 제시합니다.1. Default Collate와 Custom Collate의 핵심 차이 및 해결 과제기본 default_collate는 리스트 형태의 샘플을 받아 torch.stack()을 호출합니다. 만약 샘플들의 shape가 하나라도 다르면 학습은 중단됩니다. 이를 해결하기 위해 개.. 2026. 3. 25. 이전 1 다음 728x90
