# PyTorch

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Pytorch의 데이터 처리 (Dataset / Dataloader)

데이터를 처리하는 코드는 지저분하고, 유지보수를 하는데에 어려움이 있을 수 있다. 따라서 더 나은 가독성(readability)와 모듈성(modularity)를 위하여 데이터셋과 관련된 코드를 학습 코드와 분리하는 것이 이상적이다.Pytorch는 torch.utils.

6일 전
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종이 시험지 자동 채점 프로그램 | Image Segmentation | Mask R-CNN | Ch2. 이미지에서 배경 자르기

# 2. Mask R-CNN 학습 / 예측 ## 2-1. 라이브러리 설치 저는 Detectron2 라이브러리를 사용하기 위해 먼저 Torchvision을 설치했습니다. ```py # torchvision 설치 !pip install -U torch torchvis

2021년 10월 10일
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[Pytorch] 간단한 CNN으로 MNIST 분류하기

필요한 모듈을 가져옵니다.GPU를 사용할 수 있으면 사용합니다.랜덤 시드를 고정하는 이유는 다음에 다시 돌렸을 경우에도 같은 결과를 얻기 위해서 입니다.학습에 관련된 하이퍼 파라미터를 설정합니다.drop_last는 전체 데이터 수에서 batch_size로 나눈 나머지가

2021년 10월 10일
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[이론&코드] Transformer in Pytorch

Transformer의 각 구성 요소에 대한 이론적인 내용과, 그에 대응하는 pytorch 기반 code에 대해 작성한 글입니다.

2021년 10월 6일
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[Code] LSTM - Pytorch

Pytorch LSTM Implementation Code

2021년 9월 30일
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Turning off each head's attention maps of Decoder in DETR : Focusing on generic attention model explainability

Turning off each head's attention maps of Decoder in DETR : Focusing on generic attention-model explainability

2021년 9월 30일
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Turning off each head's attention maps of Decoder in DETR : Focusing on raw attention map

Turning off each head's attention maps of Decoder in DETR : Focusing on raw attention map

2021년 9월 30일
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Pytorch code summary

Pytorch 내에서 쓰이는 모듈들과 method의 쓰임새를 간단히 정리한 글입니다.

2021년 9월 26일
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PyTorch Dataset 구축 방식 시간 비교 (List형 vs Dict형)

Torch Dataset을 구축할 때, 각 샘플을 Dict형과 List형으로 저장할 때의 시간 비교

2021년 9월 18일
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pytorch 딥러닝 모델 만드는 가이드 라인

torchvision.models를 이용해서 만들어진 모델을 불러올 수 있다.(점점 많아 지는것 같다.)모델 내용을 확인 하고 싶으면 summary함수를 사용하면 된다.이런식으로 정보를 볼 수 있다.3\. optimizer 생성

2021년 9월 15일
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[번역]YOLO(v3) 밑바닥부터 구현해보기: 2탄

본 포스팅은 How to implement a YOLO (v3) object detector from scratch in PyTorch: Part 2 내용을 번역한 것입니다! 개인적으로 공부하며 작성한 내용이라 오류 있으면 알려주시면 감사하겠습니다 본 편은 YOLO(

2021년 9월 12일
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[번역] YOLO(v3) 밑바닥부터 구현해보기: 1탄

YOLO (v3)를 이용하는 프로젝트를 시작하게 되어 yolo에 대한 공부를 하던 중아래와 같은 YOLO 처음부터 구현하는 좋은 글을 발견하여 번역하며 공부해보기로 하였다. 본문 내용 바로 가기 ‖ Series: YOLO object detector in PyTorch

2021년 9월 10일
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[TIL] Python numpy, tensorflow, pytorch array

array : data type = homogeneous / sequence data type. 같은 종류의 순서가 있는 데이터. 프로그래밍 용어 => indexing, slicing, sequence operatoration 가능함sequence operatorati

2021년 9월 10일
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Transformation(Albumentation)

속도, 다양성 면에서 pytorch 내장 transformation보다 좋길래 사용했다.가령, 아래와 같은 transformation을 학습에서 사용했다고 해보자.그러면 inference에서도 아래와 같이 동일 구성의 크기 조절, crop, normalization을

2021년 9월 6일
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파이토치 첫걸음을 읽고

읽게 된 계기 이번에 소마 프로젝트를 진행함에 있어서 Pytorch를 사용하고자 하였다. 또 한 내용을 알아도 Pytorch를 구현함에 있어서 딥러닝 모델을 학습하는데의 프로젝트 구조에 대해 익히고자 하였고 혼자 공부를 하다보니 놓친 부분이 있는 것을 찾기 위해 책을

2021년 9월 2일
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마지막 점수 올리기

대회 막바지에 점수를 올리기 위해 사용했던 기법들이다. 극적인 성능 향상은 아니고 점수 굳히기 느낌이었다. ref: https://chacha95.github.io/2021-06-26-data-augmentation2/확정된 모델이 존재할 때 사용할 수 있는

2021년 9월 2일
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헷갈리는 numpy

list를 numpy로 변환하는 과정에서 str과 numerical 데이터를 혼용하면 numpy의 dtype이 obejct로 고정된다. 이 때는 해당 numpy를 index slicing해도 dtype이 바뀌지 않고, astype으로 바꾸려하면 오류가 뜬다.이 때 np

2021년 9월 1일
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Ensemble

필드에서는 앙상블을 시도하기 위한 노력을 모델과 학습 파이프라인을 최적화시키는데 사용한다고 한다. 하지만 competition에서는 소수점 한자리 이하의 싸움이 있기 때문에 앙상블을 활용해서 점수를 올리는 것이 중요하다. 대부분의 모델들을 학습시켜보면 overfitti

2021년 8월 31일
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파이토치 모델 불러오기

모델을 만들었는데 왜 쓰질 못하냔 말이야...

2021년 8월 31일
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Training proecss

gpu가 좋은 상황이 아닐 경우 사용할만한 방법이다. num_accum만큼의 epoch을 돌아야지 model의 parameters를 업데이트.critertion의 결과물에 num_accum을 나눠주는 이유는 일반화때문이라고 한다.뇌피셜: num_accum동안의 loss

2021년 8월 30일
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