DeepLearning
1.Max pooling의 순전파, 역전파 구현
Max pooling 현재 view에서 최대의 값을 반환 탐지된 특징을 유지함. im2col max pooling 연산은 필터 내의 최대 크기 1개를 선택하여 반환하는 것이기 때문에, im2col 연산을 이용할 수 있음. 순전파 Pooling 연산 시에는 일반적으로
2.TorchScript로 저장한 모델을 CPU로 불러와야 할 때.
종종 gpu로 학습한 모델을 torchscript로 저장 후, cpu 로컬 환경에서 테스트할 일이 있는데, 이때는 모델을 로드할 때 위 같이 map_location을 지정해주면 된다.
3.Python 라이브러리: 'Click'
CLI를 편하게 할 수 있도록 도와주는 라이브러리.argument pasring 보다 편리하게 이용 가능.ref : documentClick은 기본적으로 데코레이터를 활용해 커멘드를 정의힌다.위처럼 함수에 붙어 해당 함수를 커맨드 함수로 지정한다.크게 두 가지 방식이
4.Python 라이브러리 - Albumentations.
image augmentation 등 imgae의 형태를 변환하여야 할 때, 주로 Torchvision.transformers 라이브러리를 많이 사용한다.albumentations는 이 Torchvision.transformers를 대체할 수 있는 라이브러리로, 사용법
5.Accelerate 이용 시 Issues
accelerate의 가이드(https://huggingface.co/docs/transformers/ko/accelerate\`\`\`pythonmodel, optimizer, train_loader, criterion = accelerator.prepare
6.[책리뷰] 혁펜하임의 Easy! 딥러닝
현재 직장 생활을 하며, 한 가지 분야의 AI만 지속적으로 개발하고 공부하고 있다.주로 비전과 관련된 모델 개발을 하는게 업무인지라, 비전 쪽만 계속 하다보니, 가끔 언어 모델이나 다른 분야들을 시도해보려고 할 때 이전에 공부했던 내용이 기억이 안나는 경우가 많다.이럴