① LSTM 셀은 앞에서 정의한 함수를 불러오는 부분으로 파라미터는 다음과 같습니다.
ⓐ input_dim: 입력에 대한 특성(feature) 수(칼럼 개수)
ⓑ hidden_dim: 은닉층의 뉴런 개수
ⓒ layer_dim: 은닉층의 계층 개수
옵티마이저와 손실 함수를 지정합니다.
코드 7-36 옵티마이저와 손실 함수 지정
input_dim = 28
hidden_dim = 128
layer_dim = 1
output_dim = 10
model = LSTMModel(input_dim, hidden_dim, layer_dim, output_dim)
if torch.cuda.is_available(): ------ GPU 사용 유무 확인
model.cuda()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
learning_rate = 0.1
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate)