딥러닝 (21) 썸네일형 리스트형 파이토치의 데이터셋:Dataset,DataLoader,Transforms 2021-09-15 목차 만드는 법을 배워서 추가중~~ 2021-09-18 다형성->상속으로 변경 개요 Dataset define support type transformation 개요 부스트캠프 ai tech 2기도 어느새 3주차에 접어들면서 파이토치에 대해서 이것저것 공부하고 있습니다. 파이토치의 실습과제를 진행하는데 , 데이터셋을 만드는 부분에서 상당히 애를 먹었습니다. 과제의 순서에 따라서 필요한 기능을 찾으면서 문제푸는데에 초점을 맞추다 보니 논리적인 프로세스가 단단하게 확립이 안되었다고 느꼇습니다. 따라서, 오늘은 파이토치의 데이터셋을 어떻게 모델에 input으로 feed 하는 논리적인 과정을 알아보도록 하겠습니다. 일반적으로 머신러닝 프레임워크에서는 아래와 같은 과정으로 데이터를 Model에.. Pytorch:torch.gather 를 이해해보자 2021-09-15 목차 작성 2021-09-18 글씨크기 수정 개요 Torch.gather input , output how to calcuate gather 개요 부스트캠프 ai Tech2기를 한지 벌써 3주차가 되고 있습니다. 예전에는, 저와 팀원(캠퍼)분들 모두 따끈따끈 한 ai뉴비들이었습니다. 한주, 한주 지나가면서 팀원분들의 질문 수준도 점점 올라가면서 서로서로 답변해주기 점점 어려워지고 있습니다..;; 오늘 , 그 질문들 중 최고봉의 질문이 나왔다고 생각합니다. PyTorch.gather 함수는 무엇인가?????? gather함수를 쓰다보면 텐서의 차원개념이 햇갈립니다. 차원이 1 인 텐서(dim=0)는 쉽습니다 . 차원이 2인 텐서(dim=1)까지도 할만합니다. 차원이 3인 텐서(dim=2.. Google Cloud Platform이란? GCP란? Google의 application을 돌리기 위해 설계된 infrastructure GCP의 infrastructre: Compute, Storage,Networking,Security Google CLoud는 수십억명의 이용자를 가지고 있는 구글의 상품이다. 무슨말인가 하면, 우리가(개발자or배포자)가 수많은 사용자(엔드유저)를 가지고 있기 때문이다. 여기서 우리는 ? Twitter , NewYork Times 같은 customer service 구글의 핵심적인 infrastructure이다. Security는 구글의 모든 어플리케이션에 적용된다. Attention 모델(간략하게) 딥러닝 초창기에 machine translation 에 관한 Method는 sequence 방식이였습니다. 데이터를 토큰으로 나눠서 sequence하게 input을 준다음에 output을 sequence하게 뽑아내는 방식이였습니다. 위의 사진은 프랑스어를 영어로 번역하는 예시를 나타낸 것입니다. 초록색: 원문 보라색: 번역 이 번역방식은 데이터 사이언티스트들이 무에서 유를 창조하듯이 뚝딱 만들어 낸 것이 아닙니다. 인간의 번역방식에도 위와 같은 유사한 방식이 있습니다. 봉준호 감독님의 영상입니다. 봉준호 감독님이 말씀하신 내용을 번역가 분께서 '순차번역' 하셧습니다. '순차번역' : 원문을 끝까지 들은 다음에 번역을 하는 과정을 의미합니다. 위에 있는 인코더-디코더 아키텍처에서 볼 수 있는 것은 짧은 문.. Mnist 학습해보기 ※제가 소모임에서 했엇던 활동을 제 개인 블로그에 다시업로드 한 것입니다. 2020/02/21 3.5기 3팀 최웅준,송근영,김정민 장소: 능곡역 지노스 까페 합성곱을 이용한 신경망을 구성하여 Mnist를 학습하였다. 28 x 28 사이즈의 이미지셋으로 총 60000장을 라이브러리 'torchvision'에서제공해준다. 모델구조 구글에 있는 MNIST 모델을 참조하였습니다. import torch import torch.nn as nn import torchvision.datasets as dsets import torchvision.transforms as transforms import matplotlib.pyplot as plt import random 위와 같은 라이브러리를 import 하였습니다... Pytorch 와인분류기 실습해보기 사이킷런에 포함된 와인 데이터 집합을 학습 데이터로 사용할 것이다. 2020/02/21 3.5기 3팀 최웅준,송근영,김정민 ※제가 소모임에서 했엇던 활동을 제 개인 블로그에 다시업로드 한 것입니다. 장소: 능곡역 지노스 까페 직접신경망을 구성하기에는 아직 미숙하여 'pytorch를 활용한 머신러닝,딥러닝 철저 입문' 서적에 있는 신경망을 이용한 와인분류 부분의 코드를 직접 코랩을 이용하면서 실행해보고 분석해보았다. sklearn 라이브러리('사이킷런')에는 여러가지 데이터들을 제공해주는데 wine 데이터 집합을 활용하였다. from sklearn.datasets import load_wine from sklearn.model_selection import train_test_split 위의 코드들로 라이.. Selective Search 2020/02/15 3.5기 3팀 최웅준,송근영,김정민 장소:한국항공대학교 중앙도서관 ※제가 소모임에서 했엇던 활동을 제 개인 블로그에 다시업로드 한 것입니다. selective search 와 segmentation algorithm에 대하여 좀 더 스터디해보았다. segmentation이란 무엇인가? 말그대로 이미지를 조각 조각 나누는 것이다. 이미지를 나눈후에 그룹화 시켜서 유사도를 구한 후 통합해 나아가는 것이 selective search의 목표이다. Segmentation의 세가지 방법 픽셀 기반 방법: 이 방법은 흔히 thresholding에 기반한 방식으로 histogram을 이용해 픽셀들의 분포를 확인한 | 후 적절한 threshold를 설정하고, 픽셀 단위 연산을 통해 픽셀 별로 나누는.. Sliding Window 3팀-최웅준, 송근영, 김정민 회의 날짜 : 02/07 금요일 회의장소 : 능곡역 지노스 카페 ※제가 소모임에서 했엇던 활동을 제 개인 블로그에 다시업로드 한 것입니다. 회의 내용 : Sliding Window에 대한 팀원들 간의 질문이나 생각들이 가장 많이 겹친 부분이었으며 중요하다고 판단하여 이번 발표 주제로 선정하게 되었습니다. Sliding Window란 무엇인가? sliding window는 사진을 윈도 사이즈에 맞춰 나눈 다음 매 윈도우로 잘린 이미지를 입력값으로 모델을 통과해서 결과를 얻는 방법입니다. 기존 Sliding window의 문제점 기존 컴퓨터 비전 분야에서 신경망이 성공적으로 사용되기 전에는 간단한 선형 분류를 사용했었습니다. 사용자가 직접 특징을 정해주었고 분류기가 선형 함수를.. 이전 1 2 3 다음
