코딩하는 애옹😸

학습 계획 PyTorch 6강 모델 불러오기 7강 Monitoring Tools for PyTorch 심화 과제 [심화 과제] Transfer Learning + Parameter Tuning 기본 퀴즈 PyTorch 구조 학습하기 2 피어세션 및 행사 10:00 데일리 스크럼 16:00 피어세션 회고 드디어 논문 스터디를 어떻게 진행할 것인지 정했다. 논문 분석 + 구현이 재밌을 것 같다. 시간이 아~주 많았으면 좋겠다. 회고 + 이론 정리는 티스토리에, 코드 정리는 깃헙에서 하기로 했다. 내일은 강의듣고 심화과제 마저하고, 퀴즈 풀면 끝!

model.save() 학습의 결과 저장 모델 형태(architecture) 와 parameter 저장 ## state_dict : 모델의 parameter 표시 for param_tensor in model.state_dict(): print(param_tensor,"\t",model.state_dict()[param_tensor].size()) ​ ## torch.save : 모델의 parameter 저장 torch.save(model.state_dict(), os.path.join(MODEL_PATH, "model.pt")) ​ ## 같은 모델의 형태에서 parameter load new_model = TheModelClass() new_model.load_state_dict(torch.load(o..

AutoGrad & Optimizer torch.nn.Module 딥러닝을 구성하는 Layer의 Base class Input, Output, Forward, Backward(AutoGrad;weights 미분) 정의 학습의 대상(weights)는 parameter(tensor)로 정의 nn.Parameter nn.Module 내에 attribute가 될 때, (required_grad=True)로 자동 지정 -> AutoGrad의 대상이 됨 대부분은 이미 만들어져 있어서, 직접 지정할 일은 잘 없음 ## 모듈 class Linear(nn.Module): def __init__(self, in_features, out_features, bias = True): super().__init__() self...

학습 계획 PyTorch 4강 AutoGrad & Optimizer 5강 Dataset & Dataloader 기본 과제 Custom Model Custom Dataset 기본 퀴즈 PyTorch 구조 학습하기 피어세션 및 행사 10:00 데일리 스크럼 16:00 피어세션 19:00 멘토링 회고 음 뭐랄까. 일단 뇌에 때려박고 코드짜면서 이해하는 느낌이다. 그래서 그런지 뇌에 쥐가 날 것 같다. 눈도 점점 침침해지는 것 같다. 하고 싶은 것 많은데 할 시간이 없다 ㅋㅋㅋㅋ.. 은 핑계겠지~ 그래도 부캠선생님들 완급 조절 잘하시는 것 같다. 강의와 과제의 양을 적절히 균형 맞추시는 것 같은데 그래서 더 킹받음. 끝.

PyTorch 딥러닝 프레임워크 Numpy 구조를 가지는 Tensor 객체로 array 표현 자동 미분(AutoGrad) 지원 $\rightarrow$ DL 연산 지원 장점 Define by Run : 즉시 확인 가능 $\rightarrow$ pythonic code GPU 지원, Good API and community Basics numpy의 ndarray와 pytorch의 tensor가 유사 ## numpy import numpy as np n_array = np.arange(10).reshape(2, 5) print(n_array) print("ndim: ", n_array.ndim, "shape: ", n_array.shape) ​ ## pytorch import torch t_array = t..

학습 계획 PyTorch 1강 Introduction to PyTorch 2강 PyTorch Basics 3강 PyTorch 프로젝트 구조 이해하기 기본 과제 Custom Model 개발하기 기본 퀴즈 PyTorch 기본 피어세션 및 행사 10:00 데일리 스크럼 16:00 피어세션 회고 TensorFlow만 써보다가 처음으로 PyTorch를 배웠다. 더 쉬운 것 같지만 코드를 자주 봐야겠다. 매주 그렇겠지만, 이번 주는 특히나 과제가 밀리면 안될 것 같다.