인공지능을 좋아하는 곧미남

파이썬 문법 중 assert는 자주 보이는 code이다. 근데 이게 사소하게 생각해서 단순히 모를때 찾아만보고 까먹기 일수라 여기서 기록한다. assert는 어떤 조건이 만족하는지 안하는지 확인하는 문장이다. - 코드상 표현법: assert+조건문- 만약, 조건문이 False이면, 오류 발생, True이면 통과

pytorch의 패키지를 사용하여 Image Data를 Load하는 코드 설명과 과정에 대해서 알아보겠습니다. Data Augmentation과 os.listdir를 이용한 Window File folder에서 파일을 가져오는 방법도 있으니 참고하시면됩니다. 제가 pytorch에서 사용한 Dataloader관련 패키지는 "torch.utils.data.Dataset"과 "torch.utils.data.DataLoader"입니다. 오늘의 내용은 아래와 같이 간략히 정리됩니다. - INDEX - 1. import os를 이용한 image file명 불러와 list에 저장하기. 2. torch.utils.data.Dataset 클래스를 사용하여 저장된 image file명 list에서 file경로를 불러와 각..

안녕하세요 오늘은 Python Class 상속에 관한 내용과 실제로 pytorch 패키지의 torch.nn.Module을 활용한 예를 보겠습니다. 파이썬에서 클래스 상속은 자식과 부모의 관계로 나누어집니다. 여기서, super()함수를 이용해서 부모 클래스의 메서드나 파라미터를 자식 클래스에서 사용할 수 있습니다. 오늘의 내용은 아래와 같습니다. 1. 클래스 상속 방법 2. super() 사용 방법   1) 단순 방법   2) 심화 방법 3. 클래스 상속 오류 AttributeError: cannot assign module before Module.__init__() call 1. 클래스 상속 방법- 코드에서 선언 방법: class 자식클래스명(부모클래스명) - 클래스 상속의 역할클래스는 자식 클래스와..

class의 magic function인 __call__에 관해 알아보겠습니다. 1. "__call__"의 사용목적 및 기본예시 2. "__call__"을 사용하여 pytorch에서 nn.Module 패키지 내부적으로 수행되는 def forward(self, x)의 기능을 __call__로 구현 1. "__call__"의 사용목적 및 기본예시 1) 사용 목적: 클래스의 객체를 호출하게 만들어주는 매서드 __call__! - class와 __init__ 매서드를 정의해주고 __call__ 매서드를 정의한 후 class 객체를 생성해주고 그 생성자를 호출하면 __call__ 매서드의 명령어가 실행된다. 2) 예시 코드 class A(): def __init__(self, x, y): sel..

오늘은 torch.nn.Module.parameters(), named_parameters()를 이용하여 Deep Neural Network의 convolution layer의 parameters인 weight, bias를 추출해보겠습니다. 오늘의 내용은 아래와 같습니다. 1. torch.nn.Module.parameters() 설명 2. torch.nn.Module.named_parameters() 설명 제가 구성한 model은 아래 코드와 같습니다. - 구현 코드 - import torch import torch.nn as nn class CNN(nn.Module): def __init__(self, img_size, num_class): super(CNN, self).__init_..

오늘은 torch.nn.Module 패키지를 활용한 Deep Neural Network를 구축해보고, 내가 얻은 인사이트를 공유하겠습니다. 1. 저는 torch.nn.Module 패키지로 보통 클래스를 생성하는데, nn.Module을 기반클래스로 상속하여 파생클래스인 Model(CNN)을 생성하여 구축합니다. (여기선 CNN이라는 Class 명을 사용했습니다.) import torch import torch.nn as nn class CNN(nn.Module): def __init__(self, img_size, num_class): super(CNN, self).__init__() self.conv = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 32, 3, 1, 1), nn.LeakyReLU(0..

PIL의 Image 패키지의 shape은 어떻게 될까? from PIL import Image import numpy as np img = Image.open('./aa.PNG') img_array = np.array(img) print(img_array.shape) result : (311, 483, 4) W : 483, H : 311 즉, Image의 변수 형태는 (H, W, RGB?) 근데 왜 4차원이냐.. 뭐지.. 그리고 이미지의 원점은 좌측 상단 부터 하여 내려가면 H가 증가 오른쪽으로 가면 W가 증가하는 순서다.

오늘은 .get_shape().as_list()를 어떻게 제가 활용했는지 확인해보겠습니다. 간단하게 .get_shape()와 .as_list()에 관해 알아보고 딥러닝 모델을 구현할 때 어떻게 사용했는지 설명하겠습니다. 1. .get_shape() 란?    - 행렬, 배열 등의 shape를 출력해주는 함수입니다. 2. .as_list() 란?   - return 되는 값이 list형태로 변환해서 return합니다. convolution layer shape는 일반적으로 (batch_size, height, width, chennel) 입니다. 아래와 같이 선언해주면, 해당 conv layer의 height와 width shape 값을 얻을 수 있습니다.  - h, w = conv_4_2.get_shap..