728x90 TensorShape1 [PYTORCH] nn.Linear의 입력 및 출력 차원 계산법 2가지와 텐서 셰이프 에러 해결 방법 7가지 파이토치(PyTorch)를 활용해 딥러닝 아키텍처를 설계할 때 가장 기본이 되면서도 가장 잦은 에러를 유발하는 레이어가 바로 nn.Linear(선형 레이어)입니다. 많은 입문자가 단순히 "입력 뉴런 수와 출력 뉴런 수만 맞추면 된다"고 생각하지만, 실제 현업 모델에서는 다차원 배치 데이터, 시퀀스 데이터, 그리고 컨볼루션 레이어와의 연결 과정에서 복잡한 텐서 셰이프(Tensor Shape) 연산이 일어납니다. 이 메커니즘을 정확히 이해하지 못하면 RuntimeError: size mismatch라는 치명적인 장벽에 부딪히게 됩니다. 본 가이드에서는 시니어 딥러닝 엔지니어의 관점에서 nn.Linear의 선형 대수적 동작 원리와 다차원 텐서가 입력될 때의 차원 보존 법칙을 심층 분석하고, 실무에서 즉시 적용.. 2026. 3. 24. 이전 1 다음 728x90
