From bf67c2fe55dcb1a3ddfa63e3f202d84075fc3e2f Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: bkwon <kbpw0713@gmail.com>
Date: Sun, 6 Aug 2023 09:23:20 +0900
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index d66893f..493a76b 100644
--- "a/\354\243\274\353\247\220\354\210\230\354\227\205/5\354\243\274\354\260\250/1_inference_follow.py"
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@@ -36,7 +36,7 @@ def __init__(self, image_size, hidden_size, num_classes): # 클래스 초기화:
         self.mlp4 = nn.Linear(hidden_size, num_classes) # 네 번째 MLP 레이어 선언(은닉층3 -> 출력층)
     def forward(self, x): # 순전파: 데이터가 레이어 통과하는 방식 지정
         batch_size = x.shape[0] # 입력 텐서의 배치 크기 저장(x: [batch_size, 28, 28, 1])
-        x = torch.reshape(x, (-1, image_size * image_size)) # 28*28 픽셀 이미지를 1차원 벡터로 변환(펼치기)
+        x = torch.reshape(x, (-1, self.image_size * self.image_size)) # 28*28 픽셀 이미지를 1차원 벡터로 변환(펼치기)
         # 순전파 수행: 입력 이미지를 순차적으로 MLP 레이어에 통과시킴
         x = self.mlp1(x) # [batch_size, 500]
         x = self.mlp2(x) # [batch_size, 500]
diff --git "a/\354\243\274\354\244\221\354\210\230\354\227\205/4\354\243\274\354\260\250/1_follow.py" "b/\354\243\274\354\244\221\354\210\230\354\227\205/4\354\243\274\354\260\250/1_follow.py"
index 4871d28..06427e7 100644
--- "a/\354\243\274\354\244\221\354\210\230\354\227\205/4\354\243\274\354\260\250/1_follow.py"
+++ "b/\354\243\274\354\244\221\354\210\230\354\227\205/4\354\243\274\354\260\250/1_follow.py"
@@ -27,7 +27,7 @@ def __init__(self, image_size, hidden_size, num_classes): # 클래스 초기화:
         self.mlp4 = nn.Linear(hidden_size, num_classes) # 네 번째 MLP 레이어 선언(은닉층3 -> 출력층)
     def forward(self, x): # 순전파: 데이터가 레이어 통과하는 방식 지정
         batch_size = x.shape[0] # 입력 텐서의 배치 크기 저장(x: [batch_size, 28, 28, 1])
-        x = torch.reshape(x, (-1, image_size * image_size)) # 28*28 픽셀 이미지를 1차원 벡터로 변환(펼치기)
+        x = torch.reshape(x, (-1, self.image_size * self.image_size)) # 28*28 픽셀 이미지를 1차원 벡터로 변환(펼치기)
         # 순전파 수행: 입력 이미지를 순차적으로 MLP 레이어에 통과시킴
         x = self.mlp1(x) # [batch_size, 500]
         x = self.mlp2(x) # [batch_size, 500]
diff --git "a/\354\243\274\354\244\221\354\210\230\354\227\205/4\354\243\274\354\260\250/3_build.py" "b/\354\243\274\354\244\221\354\210\230\354\227\205/4\354\243\274\354\260\250/3_build.py"
index b4ca0d5..b35bf8e 100644
--- "a/\354\243\274\354\244\221\354\210\230\354\227\205/4\354\243\274\354\260\250/3_build.py"
+++ "b/\354\243\274\354\244\221\354\210\230\354\227\205/4\354\243\274\354\260\250/3_build.py"
@@ -27,7 +27,7 @@ def __init__(self, image_size, hidden_size, num_classes): # 클래스 초기화:
         self.mlp4 = nn.Linear(hidden_size, num_classes) # 네 번째 MLP 레이어 선언(은닉층3 -> 출력층)
     def forward(self, x): # 순전파: 데이터가 레이어 통과하는 방식 지정
         batch_size = x.shape[0] # 입력 텐서의 배치 크기 저장(x: [batch_size, 28, 28, 1])
-        x = torch.reshape(x, (-1, image_size * image_size)) # 28*28 픽셀 이미지를 1차원 벡터로 변환(펼치기)
+        x = torch.reshape(x, (-1, self.image_size * self.image_size)) # 28*28 픽셀 이미지를 1차원 벡터로 변환(펼치기)
         # 순전파 수행: 입력 이미지를 순차적으로 MLP 레이어에 통과시킴
         x = self.mlp1(x)
         x = self.mlp2(x)
diff --git "a/\354\243\274\354\244\221\354\210\230\354\227\205/5\354\243\274\354\260\250/1_follow.py" "b/\354\243\274\354\244\221\354\210\230\354\227\205/5\354\243\274\354\260\250/1_follow.py"
index 6a94d72..efde29b 100644
--- "a/\354\243\274\354\244\221\354\210\230\354\227\205/5\354\243\274\354\260\250/1_follow.py"
+++ "b/\354\243\274\354\244\221\354\210\230\354\227\205/5\354\243\274\354\260\250/1_follow.py"
@@ -47,7 +47,7 @@ def __init__(self, image_size, hidden_size, num_classes): # 클래스 초기화:
         self.mlp4 = nn.Linear(hidden_size, num_classes) # 네 번째 MLP 레이어 선언(은닉층3 -> 출력층)
     def forward(self, x): # 순전파: 데이터가 레이어 통과하는 방식 지정
         batch_size = x.shape[0] # 입력 텐서의 배치 크기 저장(x: [batch_size, 28, 28, 1])
-        x = torch.reshape(x, (-1, image_size * image_size)) # 28*28 픽셀 이미지를 1차원 벡터로 변환(펼치기)
+        x = torch.reshape(x, (-1, self.image_size * self.image_size)) # 28*28 픽셀 이미지를 1차원 벡터로 변환(펼치기)
         # 순전파 수행: 입력 이미지를 순차적으로 MLP 레이어에 통과시킴
         x = self.mlp1(x) # [batch_size, 500]
         x = self.mlp2(x) # [batch_size, 500]
diff --git "a/\354\243\274\354\244\221\354\210\230\354\227\205/5\354\243\274\354\260\250/3_build.py" "b/\354\243\274\354\244\221\354\210\230\354\227\205/5\354\243\274\354\260\250/3_build.py"
index 14512c4..e8dd8f9 100644
--- "a/\354\243\274\354\244\221\354\210\230\354\227\205/5\354\243\274\354\260\250/3_build.py"
+++ "b/\354\243\274\354\244\221\354\210\230\354\227\205/5\354\243\274\354\260\250/3_build.py"
@@ -47,7 +47,7 @@ def __init__(self, image_size, hidden_size, num_classes): # 클래스 초기화:
         self.mlp4 = nn.Linear(hidden_size, num_classes) # 네 번째 MLP 레이어 선언(은닉층3 -> 출력층)
     def forward(self, x): # 순전파: 데이터가 레이어 통과하는 방식 지정
         batch_size = x.shape[0] # 입력 텐서의 배치 크기 저장(x: [batch_size, 28, 28, 1])
-        x = torch.reshape(x, (-1, image_size * image_size)) # 28*28 픽셀 이미지를 1차원 벡터로 변환(펼치기)
+        x = torch.reshape(x, (-1, self.image_size * self.image_size)) # 28*28 픽셀 이미지를 1차원 벡터로 변환(펼치기)
         # 순전파 수행: 입력 이미지를 순차적으로 MLP 레이어에 통과시킴
         x = self.mlp1(x) # [batch_size, 500]
         x = self.mlp2(x) # [batch_size, 500]