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

오늘은 다수의 카메라를 동시에 켜고 녹화하고 끄는 방법을 알아보겠습니다. 오늘의 내용은 아래와 같습니다. - INDEX - - Multi Camera Capture 하는 방법 /w python, opencv - Multi Camera Capture 코드 및 설명 - Multi Camera Capture 하는 방법 및 주의할 점. /w python, opencv, HW 1. Python의 threading API에서 Thread Class를 사용하여 병렬처리가 가능하도록 쓰레드를 만듭니다. import threading threading.Thread python 내장 함수 threading에 관해서 알아보겠습니다. 파이썬은 기본적으로 Single Thread에서 실행됩니다. 즉, 하나의 메인 Thread가..

함수나 클래스가 받은 여러개의 인자들을 하나의 객체로 관리 시키는것이 "Packing" 입니다. "Packing"에는 두 가지 방법이 있습니다. 인자를 "Packing"하는 방법과 키워드를 "Packing"하는 방법입니다. 그 반대로 여러개의 인자들을 포함하고 있는 하나의 객체를 풀어주는 것이 "Unpacking"입니다. 마찬가지로 "Unpacking"에도 두 가지 방법이 있습니다. 인자를 "Unpacking"하는 방법과 키워드를 "Unpacking"하는 방법입니다. 오늘의 내용은 아래 목차와 같습니다. 1. 인자를 "Packing"하는 방법 2. 키워드를 "Packing"하는 방법 3. 인자를 "Unpacking"하는 방법 4. 키워드를 "Unpacking"하는 방법 5. 고찰 및 딥..

python 문법 중 setattr()와 getattr()에 관해 알아보겠습니다. 우선 setattr()와 getattr()는 "__builtin__" module에 포함된 function이며 python의 내장함수이다. 오늘의 내용은 setattr()와 getattr()를 이용한 Deep Learning model layer를 구성하는 방법을 간략히 설명하겠습니다. 오늘의 내용은 아래의 목차와 같습니다. 1. setattr()의 사용법 및 역할 2. getattr()의 사용법 및 역할 3. DNN Layer 구성 코드 설명 1. setattr(object, name, value)의 사용법 및 역할 - object에 존재하는 속성의 값을 바꾸거나, 새로운 속성을 생성하여 값을 부여할수있..

오늘은 pytorch, tensorflow, numpy에서 각 Tensor, Tensor, Array의 Dimension을 다루는 함수들을 알아보겠습니다. 오늘의 내용은 아래 목차와 같습니다. 해당 내용은 지속적으로 업데이트 예정입니다. 1. pytorch function 2. tensorflow function 3. numpy function 4. 유사한 function 모음 표 1. pytorch function 1) torch.tensor(x).unsqueeze(i) - x의 tensor shape에서 원하는 i 자리에 1의 값을 가지는 dimension 추가. - ex) x = 2) 2. tensorflow function 1) tf.expand_dims(x, axis=i) - ..

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 역할 클래스는..

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 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..