step19. 변수 사용성 개선

📢 본 포스팅은 밑바닥부터 시작하는 딥러닝3을 기반으로 작성하였습니다. 배운 내용을 기록하고, 개인적인 공부를 위해 작성하는 포스팅입니다. 자세한 내용은 교재 구매를 강력 추천드립니다.

 

 

이미 DeZero의 기초는 만들어졌고, 앞으로는 더 쉽게 사용할 수 있도록 개선하겠습니다. 이번 단계는 Variable 클래스 개선입니다. 우선 변수들을 구분짓기 위한 이름 설정입니다. Variable 클래스에 name이라는 인스턴스 변수를 추가합니다.

class Variable:
    def __init__(self, data, name=None):
        if data is not None:
            if not isinstance(data, np.ndarray):
                raise TypeError('{} is not supported'.format(type(data)))

        self.data = data
        self.name = name
        self.grad = None
        self.creator = None
        self.generation = 0
    ...

 

데이터를 담고 있는 상자인 Variable을 데이터인 것처럼 보이게 하는 장치를 만들겠습니다. 여러가지 메서드를 추가하는데, 파이썬의 @property를 활용하여 구현하겠습니다. 이는 메서드를 인스턴스 변수처럼 사용할 수 있게 합니다. 자세하게 설명해주시는 분들이 많으니 찾아보시면 좋을 것 같습니다. 현재 구현한 것 외에도 ndarray의 인스턴스 변수를 활용하면 더욱 다양한 추가 기능이 가능합니다.

class Variable:
    ...
    @property
    def shape(self):
        return self.data.shape
    
    @property
    def ndim(self):
        return self.data.ndim
    
    @property
    def size(self):
        return self.data.size
    
    @property
    def dtype(self):
        return self.data.dtype

 

파이썬의 len 함수도 활용해보겠습니다. 추가로 Variable의 내용 확인을 쉽게 할 수 있는 기능도 추가합니다.

class Variable:
    ...
    def __len__(self):
        return len(self.data)

    def __repr__(self):
        if self.data is None:
            return 'variable(None)'
        p = str(self.data).replace('\n', '\n' + ' ' * 9)
        return 'variable(' + p + ')'

 

테스트해보면 다음과 같은 결과를 얻을 수 있습니다. 앞으로도 개선을 이어나가도록 하겠습니다.

x = Variable(np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]))
x.name = 'x'

print(x.name)  # x
print(x.shape)  # (2, 3)
print(x)  # variable([[1 2 3]
          #           [4 5 6]])