가끔 내가 짠 코드도 아닌데 에러 났다고 하고...그냥 다른 거 하나 고쳐봤는데 디버깅이 되는 어이없는 상황들을 마주하기 쉽다.이번 포스팅은 그 늪에서 탈출하기 위한 방법들이다.이런 문제는 왜 발생했는지, 어디서 발생했는지 알기 어렵다...Error backtracki

가장 기본적인 방법으로 grid vs random 있다.최근에는 베이지안 기반 기법들이 주도하고 있다.learning rate 0.1, 0.01, 0.001 → ...batchsize 32, 64, 128 → ...조합들을 적용해가며 가장 좋은 하이퍼파라미터를 찾는다.

이번에는 multi gpu를 사용하면서 나올 용어들과 개념들을 정리해보았다. multi gpu하면 꼭 같이 나오는 parallel을 data와 model로 나누어 정리하였다. 코드원래 옛날에는 GPU를 어떻게 하면 적게 쓸까를 고민했지만최근에는 성능에 초점을 두면서 엄

오늘은 PyTorch에서 쉽게 그래프 등 시각화하여 살펴볼 수 있는 방법들을 소개하려고 한다. 원래 matplotlib 밖에 모르던 때는 귀찮아서 잘 안그렸지만, 확실히 시각화해서 보는게 학습과정 이해에 필요한 것 같다.아래의 도구들은 귀찮다라는 말을 달고 사는 내가

학습을 돌리다 보면 날아가지 않도록 중간중간 저장시켜줘야한다. 이때 사용하는 함수가 save()이다.학습의 결과를 저장하기 위한 함수모델 형태와 파라미터를 저장한다.모델 학습 중간 과정의 저장을 통해 최선의 결과모델을 선택할 수 있다.만들어진 모델을 외부 연구자와 공유

파이토치 데이터는 아래와 같은 과정으로 사용한다.collecting/cleaning/pre processing⇒ Data⇒ Dataset <= transforms ← ToTensor()/Crop()...⇒ DataLoader⇒ Model데이터 입력 형태를 정의하는

딥러닝을 구성하는 Layer의 base class이다.Input, Output, Forward, Backward 정의한다.학습이 되는 Parameter로 정의가 된다.그러면 이제 weight를 정의를 해야하는데 이는 nn.Parameter로 정의된다.Tensor 객체의

우선 파이토치에서는 Tensor의 구조를 사용한다. 그리고 numpy 기능들을 거의 다 지원한다.numpy의 ndarray와 비슷하다.이외의 Data to Tensor, ndarray to tensor방법 등이 있다.~.device를 하면 cpu인지 gpu 사용중인지

Backward에서 자동미분할때 실행시점에서 그래프를 정의하는 방법이다.말 그래도 정의하고 실행하는 것이다.그래프를 먼저 정의 → 실행시점에 데이터를 feed한다.Pytorch는 Define by run(DCG)를 사용하여 실행하면서 그래프를 생성하고Tensorflow