일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | |||||
3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 |
17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 |
24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 |
- 머신러닝
- torch
- rnn
- vision transformer
- tensorflow
- __call__
- torch.nn.Module
- python
- segmentation
- LSTM
- NumPy
- 파이썬문법
- pychram
- vsC
- 파이썬
- DeepLearning
- __init__
- 가상환경
- CNN
- ViT
- 가상환경구축
- torch.nn
- Deep learning
- objectdetection
- 컴퓨터비전
- 딥러닝
- pytorch
- AI
- Torchvision
- Anaconda
- Today
- Total
목록전체 글 (48)
인공지능을 좋아하는 곧미남
CMD에서 "activate 가상환경명"으로 가상환경에 접근하여 아래 명령어를 입력하면, requirements.txt 텍스트 파일로 가상환경에 설치된 패키지들 목록 정보가 텍스트파일에 저장된다. pip freeze > requirements.txt requirements.txt 파일안에 저장된 패키지들을 새롭게 생성한 가상환경에 설치하기 위해서는 아래 명령어를 입력한다. pip install -r requirements.txt
소리의 파동 진동수가 작으면 낮은 에너지를 가진 저음이 되고, 진동수가 크면 많은 에너지를 가진 고음이 된다. 저음과 고음은 실제로 파동의 진동수로 구분되고 이를 주파수 영역(Hz)로 표기한다. 따라서 주파수 영역대의 진폭 데이터를 얻어 진동, 음성 등의 데이터를 처리할 수 있는 스펙트로그램 2D 이미지를 얻는 방법에 대해서 알아보겠습니다. 진폭과 시간 축으로 얻어지는 진동 데이터를 진폭과 주파수 영역대 축으로 변환하는 Fast Fourier Transform(FFT)와 주파수 영역대와 시간 축으로 변환하는 Spectrogram에 대해 이해하고, 주파수를 멜 단위(Mel unit)로 변환한 스펙트럼인 Mel-Spectrogram의 활용에 대해서 알아 보겠습니다. 이러한 데이터 처리 기술은 디지털 신호 처..
나는 우분투가 먼저 깔려있는 PC에 윈도우를 듀얼 부팅 했다. 듀얼 부팅하는건 크게 어렵지 않다. 1. 윈도우, 우분투 이미지가 업로드 되어 있는 USB를 각각 준비한다. 2. GParted 어플로 할당되지 않은 하드디스크 파티션을 나눈다. * 이때 우분투 ext4 파일 시스템으로 된 파티션이고 윈도우는 ntfs 파일 시스템으로 된다. 3. windows10 usb로 부팅하여 만들어둔 NTFS 파티션에 설치 4. Windows10 설치 이후에 uBuntu 설치와 다른 점이 이 부분이다. 기존 GRUB bootloader가 깨져버렸으므로 Windows10 설치 이후에는 uBuntu로 들어갈 수가 없다. 이 부분을 Ubuntu USB로 다시 한 번 Live mode로 접속하여 GRUB을 repair 한다. ..
원하는 어플리케이션을 만들기 위해서는 웹 서버(Web Sever)나 데이터베이스(DB)를 구축해야한다. 그런데, Web Sever, DB를 구축하기 위해서는 OS(운영체제)라는 발판이 필요하다. 개별적인 역할을 하는 OS를 구축하기 위해서 여러 대의 PC를 사용해야했던 불편함과 한계점을 개선한 것이 Docker이다. Docker는 APP(Host)을 실행하기 위해 필요한 web server, DB 등을 구동하기 위해 Container라는 가상환경을 구축하고 실행에 필요한 lib(라이브러리) or bin(파일)를 저장한다. 하나의 OS를 사용하면서 APP을 구동하기 위한 서버들과 네트워크 통신을 수행한다. 이는 딥러닝 개발자들에게 개발환경 구축, 학습 모델 배포 등에 엄청난 장점을 가진다. 아! 그리고 D..
가상환경 구축할때, "pip install 패키지명"으로 원하는 패키지는 설치하는 경우가 많다. 그런데 원하는 패키지의 가장 최신 버전을 설치하는 것은 python version, os 종류, pip version에 따라서 달라진다. 내가 경험한 문제는 numpy, pytorch의 최신 버전을 설치하고 싶었지만, 설치할 수 있는 최신 버전이 없다는 오류가 발생하여 가상환경 구축에서 헤매었다. 그래서 처음에 시도한 것은 pip version을 업데이트이다. python -m pip install --upgrade pip 그런데도, 문제가 해결되지 않았다. 그래서 python version을 확인해보니 3.6으로 설치가 되어있었다. 나는 python version을 3.8로 새로운 가상환경을 설치했고, 최신..
어차피 reduce sum의 경우 N-dimension 의 loss tensor에 대해 각각 미분되어서 기울기가 넘어가니 그대로 backprop하는것과 동일하고, mean의 경우엔 element 갯수만큼 나누어져 평균값만큼 loss를 주겠다는 의미입니다. 평균을 치더라도 mse같은 일반적인 loss는 문제가 없지만 reduce sum으로 해야만 잘 동작하는 gaussian negative log likelihood와 같은 loss도 있습니다. 그리고 loss tensor중 원하는 부분에만 zero masking 후 reduce sum을 하게 되면 마스킹하지 않은 부분에만 loss가 들어가는 방식도 많이 사용되기 때문입니다, mean은 여기서 element 갯수만큼 나누어지다보니 말씀하신것처럼 정보손실이 ..
오늘은 pycharm과 vsc의 ide에서 code를 section으로 나누어 실행할 수 있는 방법을 알아보겠습니다. 1. Pycharm cell mode plugins 2. VSC Python Interactive window 1. Pycharm cell mode plugins - 파이참에서 Settings - Plugins 에서 Pycharm cell mode를 검색하여 설치하면 사용자가 원하는 명령어를 설정하여 코드에서 cell section을 분할할 수 있습니다. - 사용 예시 SciView에서 Plot한 결과가 보여지고 Python Console에서는 실행된 코드가 실행된 상태를 보여줍니다. 2. VSC Python Interactive window - VSC에서는 https://code.vis..
오늘은 간단한 딥러닝 모델 구축 프로세스에 대해 나열해보겠습니다. 추후 개별적으로 세부내용을 정리한 링크를 첨부하여 좀 더 보완하겠습니다. 1. Dataset 파이프라인 구축 - Data 수집 및 라벨링 - 학습용 데이터셋 구축 -> Train, Validation, Test (Cross Validation) - Data Pre-processing -> 이미지처리, Data Augmentation, Data Normalization, Data Type and Shape Transpose 2. 모델 하이퍼 파라미터 정의 - Learning Rate Scheduling - Batch size, Epoch - 기타 필요 파라미터 정의 3. 모델 레이어 정의 - 모델에 따른 Layer 구성 (Step Conne..