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[Pytorch Tip!] 파이토치 GPU 사용 설정2) Tech 2020. 9. 23. 16:53
cuda를 version에 맞게 setting 해주었다면, 사용을 해봐야겠죠? 이번시간에는 간단하게 파이토치에서 GPU를 사용가능하도록 하는 명령어를 소개하겠습니다. # pytorch gpu 사용법 import torch USE_CUDA = torch.cuda.is_available() print(USE_CUDA) device = torch.device('cuda:0' if USE_CUDA else 'cpu') print('학습을 진행하는 기기:',device) 만약 cuda 설정이 안되어있다면, 옆 이미지와 같이 cpu로 결과가 나오겠죠? 이러한 결과가 나와야 gpu사용이 가능한겁니다!! 이제, 위에서 선언한 device가 GPU로 설정되었습니다. 설정된 device에 대한 정보를 확인해보겠습니다. p..
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[PyTorch Study]Tensor 자료형 사이즈 및 차원 변경2) Tech 2020. 9. 23. 09:04
PyTorch Study 세번째 시간입니다!! 지난 게시물에 이어 Pytorch Tensor 자료형 응용 2번째 시간입니다. 1. Tensor 자료형 사이즈 변경 # pytorch reshape, view 사용법 import torch t1 = torch.tensor([1,2,3,4,5,6]) print( t1, '\n') t2 = t1.view(2, 3) print( t2, '\n') print( t1.reshape(2,3), '\n') 위 코드의 출력을 보시면 reshape, view 의 역할이 감이 오실겁니다! - torch.tensor().reshape, view : Tensor 자료형의 사이즈 및 차원 변경시 사용 굉장히 많이 사용되므로 사용법을 잘알아 두셔야합니다. 이번에는 차원변경 예시를 함..
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[PyTorch Study]Tensor 자료형 연산2) Tech 2020. 9. 23. 08:18
PyTorch Study 두번째 시간입니다!! 오늘은 Pytorch Tensor 자료형 연산에 대해 알아보겠습니다. tensor 자료형 연산은 numpy ndarray 연산과 유사한점이 굉장히 많습니다. 1. tensor 자료형 연산 # 덧셈 뺄셈, 제곱 import torch t1 = torch.tensor([1,2,3]) t2 = torch.tensor([5,6,7]) t3 = t1+10 t4 = t1 - t2 print(t3, '\n') print(t2**2) print('\n', t4) 보시면 tensor 자료형으로 덧셈, 뺄셈, 제곱 연산이 가능합니다. # Broad casting t1 = torch.tensor([1,2,3]) t5 = torch.tensor([[10, 20, 30], [40,..
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[PyTorch Study] PyTorch 설치, 변수 선언 및 data type2) Tech 2020. 9. 22. 08:21
정말 오랜만에 블로그 글을 씁니다..! pytorch study를 하게되었는데, 복습할겸 공부 내용을 블로그에 적어보려합니다! 먼저 pytorch Library를 설치합시다! 1. Pytorch 설치 방법 pytorch.org/get-started/locally/ PyTorch An open source deep learning platform that provides a seamless path from research prototyping to production deployment. pytorch.org 위 링크에 접속해서 자신의 개발환경에 맞도록 선택해주면 'Run this Command' 란에 pytorch install 명령어가 생성됩니다! 설치 방법은 매우 간단하죠?! 2. Pytorch 시..
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abs() /Python 에서 절대값 구하는 함수 / absolute value1) Tech 2020. 5. 14. 23:10
논문에 나온 technique을 구현하기 위해 코딩하다가 절대값이 필요해서 찾아보고 이렇게 정리해서 공유해드립니다. abs() # 절대값을 의미하는 absolute value의 약자 integer, float 등의 숫자를 argument로 input에 넣어주면 절대값(absolure value)이 output으로 나옵니다. input이 복소수(실수 + 허수)이면 output은 복소수의 크기(magnitude)가 나옵니다. 여기서 말하는 복소수의 크기는 영점(zero value)에서 부터 복소수가 찍은 점까지의 거리를 말하는것이다. 즉 0에서 1+1j의 거리를 구하면 root 2가 나옵니다. root 2는 1.4142... 입니다.
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Auxiliary classifier란? / GoogLeNet에서 Auxiliary classifier를 사용한 이유?1) Tech 2020. 5. 8. 13:16
Auxiliary classifier란 = GoogLeNet (ILSVRC challenge 2014 winner) 에서 처음 도입된 개념 (Training을 잘하도록 도와주는 보조 역할 ) = gradient 전달이 잘 되지 않는 하위 layer을 training하기 위해 사용 = 쉽게 설명하자면 classification의 문제를 해결하는 Neural Network는 softmax를 맨 마지막 layer에 딱 하나만 놓는데, Auxiliary classifier는 중간중간 에 softmax를 두어 중간에서도 Backpropagation을 하게 함 =이를 통해 gradient가 잘 전달되지 않는 문제 해결함 Googlenet에 Auxiliary classifier를 사용한 이유 : Neural Netw..
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[Tip!] Anaconda(아나콘다) 파이썬 버전 변경하기2) Tech 2020. 4. 12. 16:31
안녕하세요! 오늘은 Anaconda 환경에서 파이썬버전을 변경하는 방법소개하겠습니다. 아나콘다에서 특정 라이브러리를 사용하실 때 파이썬 등의 라이브러리의 Version dependencies가 종종 존재합니다. 즉, 특정 라이브러리를 사용하려면 다른 라이브러리의 특정 버전이 요구 된다는 말이죠! 그럼 기존 사용하던 버전을 변경해야하는 상황이 발생하는데요. 오늘은 대표적으로 파이썬을 예로 들겠습니다! 먼저 Anaconda Prompt를 실행해주세요! 가상환경 선택 후 1. conda search python 입력 -> 사용 가능한 python list가 나온다. 2. condan install python=x.x.x 입력 -> 입력 버전으로 파이썬 버전이 변경된다! 이외에도 새로운 환경에서 원하는 버전의 ..