반응형
Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
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 |
Tags
- torch.nn.Module
- ubuntu
- python 문법
- rnn
- ViT
- pytorch
- 머신러닝
- vision transformer
- 파이썬문법
- DeepLearning
- docker
- pip install
- wsl2
- __init__
- objectdetection
- Anaconda
- 파이썬
- AI
- pychram
- Torchvision
- CNN
- Deep learning
- tensorflow
- LSTM
- __call__
- torch.nn
- 딥러닝
- python
- 가상환경구축
- 가상환경
Archives
- Today
- Total
인공지능을 좋아하는 곧미남
Tags
- python
- 딥러닝
- pytorch
- 파이썬
- docker
- CNN
- DeepLearning
- 머신러닝
- 가상환경
- AI
- ubuntu
- __init__
- 파이썬문법
- wsl2
- tensorflow
- Anaconda
- pychram
- vision transformer
- torch.nn.Module
- torch.nn
- ViT
- __call__
- 가상환경구축
- Torchvision
- objectdetection
- LSTM
- python 문법
- rnn
- Deep learning
- pip install
- git pull
- NumPy
- git branch
- segmentation
- GIT
- Machine Learning
- torch
- vsC
- wsl
- 컴퓨터비전
- openCV
- Nvidia
- 우분투
- 리눅스
- python 모듈 경로 설정
- python 시스템 경로 설정
- sys.modules
- python 프로젝트 관리
- python 폴더 관리
- python polymorphism
- python 다형성
- python 캡슐화
- python memory
- python garbage collection
- python 활용
- python 추상화
- 파이썬 locals
- python docs
- python locals
- wsl2우분투
- wsl2 우분투
- 딥러닝 개발환경구축
- ai개발환경구축
- 딥러닝 모델 확장 기술'
- 토큰포머
- tokenformer
- docker dns error
- dns 문제
- nvidia container toolkit
- docker nividia
- docker 활용
- docker활용법
- locals()
- 트랜스포머 모델
- git fork
- locals
- 아나콘다 가상환경 패키지 배포
- 패키지 모듈 목록 저장
- 음성CNN
- 우분투에서 윈도우 듀얼부팅 하기
- 도커의 필요성
- python 패키지 설치시 주의점
- pip 버전 업데이트
- Python 개념
- 셀 나누어 코딩
- cell 나누기
- cell section
- Deep Learning Model Process
- 딥러닝 전체 프로세스
- Contours
- ImageFolder
- AI EXPO KOREA
- AI코엑스인공지능대전
- 국제인공지능대전
- 인공지능대전
- rotation detection
- alpharotate
- cudatoolkit
- docker push
- multi cam capture
- opencv video
- 학습 오류
- nn.Module
- Featuremap
- pytorch.nn.sequential
- pytorch.nn
- nn.sequential()
- image to video
- imagetovideo
- 이미지를비디오로변환
- image precessing
- sequence image
- 시퀀스이미지
- 데이터로더
- torch.utils.data.DataLoader
- torch.utils.data.Dataset
- 파이썬 클래스 상속
- python class 상속
- FC LSTM
- ConvLSTM
- pycharm가상환경
- anaconda가상환경
- Convolution Operation
- torch.nn.Module.named_parameters()
- torch.nn.Module.parameters()
- convolution nueral network
- 러닝레이드
- 가중치업데이트
- weight-decay
- hyperparameters
- 클래스상속
- 코드구현
- 분할알고리즘
- 이미지분할
- U_Net
- 객체검출모델평가지표
- 딥러닝모델평가지표
- 데이터학습
- 학습데이터
- trainvalidationtest
- 데이터직렬화
- 프로토콜버퍼
- protocolbuffer
- 유넷
- convolutionalneuralnetwork
- argparse
- maxpooling
- Semantic segmentation
- 차원축소
- 파이썬 정규화
- nvidia docker
- python class
- UNET
- learningrate
- Python문법
- 파이썬 클래스
- git commit
- docker container
- docker pull
- docker 명령어
- docker images
- docker image
- object detection
- 넘파이
- 셀 분할
- SETATTR
- GETATTR
- 파이썬 문법
- 순환구조
- ImageProcessing
- convolutional neural network
- resnet
- Visual Studio Code
- cudnn
- Pycharm
- 도커
- git remote
- git push
- git fetch
- __init__.py
- sys.path
- 개발환경구축
- re.compile
- python re
- edge detection
- Requirements
- class 상속
- spectrogram
- metric
- pooling
- Unpacking
- padding
- PCA
- 듀얼부팅
- image processing
- PIP
- forward
- Transformer
- Classification
- cuda
- backbone
- fork
- Convolution
- 이미지프로세싱
- 아나콘다
- super()
- 오버라이딩
- AP
- data
- 데이터
- array
- 운영체제
- window
- memory
- Channel
- momentum
- 비디오
- SHAPE
- gc
- garbage collection
- re
- Polymorphism
- map
- list
- 캡슐화
- 다형성
- 추상화
- Validation
- 인공지능
- packing
- Kernel
- Video
- DNS
- image
- train
- OS
- 프로그래밍
- 윈도우
- test
- 구글