반응형 개발자/AI 썸네일형 리스트형 [PyTorch] Dataset 과 Dataloader 파이토치는 Dataset 과 Dataloader를 사용하여 학습 모델에 맞게 train & test set 을 변경해주는 도구입니다. Dataset ( torch.utils.data.Dataset ) Pytoch 라이브러리에 가지고 있는 데이터 셋 뿐만 아니라 미리 준비된(pre-loaded)데이터도 사용할 수 있다. 그러나 실제 프로젝트 때는 csv 와 같은 형태로 데이터 가지고 있는 경우가 대부분이다. 이런 경우 Dataset 클래스를 상속받아 구현할 수 있다. FashionMNIST 이미지 데이터를 실제로 가지고 있다고 가정해보자. 이미지들은 img_dir 디렉토리에 저장되고 , 정답은 annotations_file csv 파일에 별도로 저장되어있다. Dataset 클래스는 반드시 3개 함수를 구현.. 더보기 Pytorch Study -1일차 먼저 필자는 Embedded SW개발로 6~7년차이며, AI 도메인에서 일한지는 1년 정도의 경력이라고 보면된다. 그간 일하면서 Tensorflow와 Pytorch를 번갈아 사용했는데 이번 기회에 Pytorch만을 사용하게 되면서 정리하려 한다. 딥러닝 파이토치의 전체 시나리오를 나타내는 자료다. Autograd-자동미분 Autograd 패키지에 대해 알아보겠습니다😃 https://github.com/Steve-YJ HesseyInsight/deep-learning-from-scratch-studying This repository contains a series of attempts and failures to implement deep learning from scratch. - HesseyInsig.. 더보기 ResNet 논문 리뷰[퍼옴] 오늘은 Deep Residual Learning for Image Recognition에서 마이크로소프트팀이 소개한 ResNet에 대해 다뤄보려 한다. ResNet은 수학적으로 어려운 개념이 적용되었다기보다는 방법론적으로 신박한 개념이 도입되었는데, 바로 잔차 (Residual)라는 개념이다. residual 개념 Residual이란 쉽게 말해서 결과의 오류 정도로 생각하면 되는데 Y에서 X를 뺀 나머지라고 생각하면 된다. 그렇기에 이전에는 Residual을 평가의 기준으로만 삼았지, 이를 이용해 학습을 진행한다는 생각은 없었는데 마이크로소프트에서는 이 Residual을 학습하는데 이용하였고, 그 결과 ILSVRC 2015에서 1위를 차지할 수 있었다! 그럼 무려 152 layer를 달성할 수 있었던 R.. 더보기 이전 1 다음
