PyTorch를 사용해 딥러닝 모델을 구성할 때 모델 선언 방식에는 크게 두 가지가 있다. 하나는 nn.Sequential을 이용하는 방법이고, 다른 하나는 nn.Module을 상속한 클래스로 모델을 직접 구현하는 방법이다. 이번 블로그에서는 각자 모델 선언하는 방법을 적어보고자 한다.   nn.Sequential 은 마치 자동조립 라인과 같고 nn.Module 은 맞춤 제작 공방 같은 느낌이라고 비유할 수 있다. nn.Sequentialnn.Sequential은 미리 정의된 레이어들을 순차적으로 쌓아 올리는 방식이다. 이 방법은 레고 조립설명서를 참조하여 부품을 순서대로 조립하는 것과 비슷하다. 선언하며 정해진 순서대로 레이어가 연결되며, 복잡한 로직 없이 단순하게 모델을 구성할 수 있다.  장점간결함..

Tensor RT란? NVIDIA 에서 제작했으며, 학습된 Deep Learning 모델을 최적화하여 NVIDIA GPU 상에서의 Inference 속도를 수배 ~ 수십배 까지 향상 시키는 모델 최적화 엔진이다. 가장 핵심포인트는 고성능 딥러닝 추론 라이브러리이다. (추론이다, 학습이아니라 추론이다) How to USE? NVIDIA GPU가 있는 로컬환경 혹은 Docker를 통해 설치한다. Jetson은 ARM 기반 아키텍쳐 GPU를 사용하는데, 설치는 간단하다 Jetson nano,Xavier,Orin등 Jetson 계열에서는 기본 설치패키치 JETPACK을 설치하면 자동으로 설치 된다. 또한 , 기본 NVIDIA 제조사의 GPU 를 가지고 있다면 충분히 사용가능하다. 하지만 Driver Versio..