CS (143) 썸네일형 리스트형 이미지 합성 인공지능 #3 RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate... 해결하려는 중 .. ...해야지 뭐 [파이토치] 오류 해결 RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate... 윈도우10 환경에서 pytorch bert colab 코드를 jupyter notebook 에서 실행했을 때 오류발생 RuntimeErro... blog.naver.com 위 블로그의 해결방법 1) 적용해 봄 해결방법 3)도 적용해 봄.. train, test input tensor에 .to(torch.int64) 붙여주면 된다고 하는데 내가 붙여준 자리가 맞는진 모르겠다 'ㅅ' RuntimeError: CUDA out of memory. Tried t.. Linux ls 명령, 옵션 ls(list) ls 명령어 사용하여 디렉토리의 내용(디렉토리, 파일 등)을 확인한다. ls : 현재 디렉토리에 있는 내용을 출력한다. ls -a 옵션 (all) : 숨겨진 파일이나 디렉토리도 보여준다. ls -A 옵션 : .와 ..을 제외하고 출력한다. ls -b 옵션 : 알파벳 순으로 출력한다. ls -B 옵션 : ~로 끝나는 백업파일을 제외하고 출력한다. ls -c 옵션 : 마지막으로 변경된 시간을 출력한다. ls -C 옵션 : 파일이나 디렉토리를 열로 출력한다. [직접 확인 필요] ls -d 옵션 : 지정 경로에 있는 최상위 디렉토리만 출력한다. ls -D 옵션 : emacs를 위한 출력행태를 생성한다. ls -f 옵션 : 정렬하지 않고 출력한다. 컬러옵션을 해제한다. ls -F 옵션 : 실행파일.. 이미지 합성 인공지능 #2 필요한 라이브러리들을 import 해준다 처음에 모델을 그냥 정의해줬더니 안되길래 (당연히......될 리가 있나) torchVision model page에서 사용하려고 하는 deeplabv3_resnet101 봐도 어떻게 하는지 소스봐도 모르겠길래 Transfer Learning for Segmentation Using DeepLabv3 in PyTorch Learn how to perform road crack detection from just 118 images! towardsdatascience.com 여기저기 찾아보다가 위 페이지에서 힌트 발견! 소스도 넣어줘야 하는 거구나..? 나중에 인식되는 게 뭔지 편리하게 판별하기 위해서 컬러 팔레트 생성해준다 로컬 컴퓨터의 이미지 colab에 올려 .. 이미지 합성 인공지능 #1 이번 학기 Lab에서는 머신러닝 맛보기를 주제로 프젝 진행하기로 했다 제대로 할 줄 몰라도 일단 부딪혀보고 좌절도 해보고 울어도 보고 ~~~의 루트를 가기로 했다 'ㅅ' 다음은 간략히 정리한 자료들 PyTorch? PyTorch : GPU 성능 사용하는 Python 기반의 딥러닝 프레임워크이자 과학 컴퓨팅 패키지 Tensor : n차원 배열 신경망 구축, 훈련하는데 궁극적으로 사용되는 데이터 구조 -> 딥러닝, 신경망에 매우 중요 PyTorch와 Tensor 객체는 Numpy n차원 배열 객체에서 생성됨 -> PyTorch는 데이터 사이언스 스택과 원활하게 통합됨(Numpy와 흡사) PyTorch 사용 이유 사용하기 쉬운 API 개발 Python 지원(과학 컴퓨팅 라이브러리 등) 수.. 선형 분류 @Binary Label Encoding -> "0" or "1" 고양이 or not 고양이 같은 범주형(비정형) 데이터들은 반드시 인코딩 되어야 함(0 or 1) 정답 Y는 0과 1로만 구분할 수 있다고 가정 정답을 구하는 데 있어서 모델이 적합하지 않을 수 있음 1보다 크거나 0보다 작거나,,,, -> 가설 재설정 H(x) = Wx + b H 값을 0에서 1 사이로 제한 거는 방법? -> 시그모이드 함수(0과 1 사이로 모든 값을 바운드 시킬 수 있음) Z = WX 에서 Z 값을 0 < Z < 1 0 에서 1 사이로 바운드 시키기 sigmod 함수 덕분에 H(x)가 바운드됨 Cost function에 적용 기존 선형회귀 cost function에 적용하면 local minima(지역 극소점)에 빠짐 .. 머신러닝 프로젝트 계획 개괄적 진행 단계 1. 문제 정의 - 어떤 문제를 해결하고 싶은지 분류 / 회귀 / 예측 / 이상값 감지 / 그룹화 / 강화학습 2. 데이터 수집(공개 데이터 활용, 자체 데이터 수집) 3. 데이터 전처리 - 데이터 형식 맞추기(날짜, 금액 등) - 비어있는 값 채우기(근사값, 평균값 등으로 대체, 수치형이 아닌 경우에는 최빈값으로 대체) 4. 연관 데이터 추가 => 훈련데이터 훈련데이터를 이용해 머신러닝 모델 학습 -> 실전 활용 *훈련데이터 최적화되는 것과 실전 일반화 모두를 생각해야 함 *데이터의 양보다는 질! 질이 괜찮다 싶으면 양 추가하는 식으로 진행 5. 알고리즘 선택 6. 모델 학습 (학습용 데이터 + 알고리즘 = 모델) 7. 모델 평가 (언더피팅 / 오버피팅 / 모델 용량 / 평가 지표) .. 선형 회귀 2, Colab 실습 너무 길어서 수식 쓰기 어려울 때 matrix 도입 뒤에 있는 상수는 문제 쉽게 풀기 위해 제외하고 진행 스칼라 곱은 동일한 결과값 가짐(순서 바뀌어도 ㄱㅊ) WX와 XW 동일한 표현 Theory H(x) = Wx + b Implementation H(X) = XW @pytorch -Torch 라는 딥러닝/머신러닝 라이브러리에 해당 -> python으로 사용할 수 있도록 warpping한 언어 -Torch라는 언어 사용해서 프로그래밍 해야하지만 python 으로도 가능 linear_regression.py # -*- coding: utf-8 -*- """linear_regression.ipynb Automatically generated by Colaboratory. You can check the ip.. ID Photo Generator | 증명사진 생성기 올해 1월에 아이디어가 떠올라 착수한 미니 프로젝트다 학부 수업을 듣고 배운 내용을 적용해 보고 싶었다 아래는 주차별 진행 사항을 정리한 내용이다 개발 목적과 필요성 누구든 쉽고 빠르게 증명사진을 편집할 수 있다 시중 프로그램 분석 결과 영상 사이즈 조절과 배열, 배경 제거 기능 모두를 수정하는 프로그램은 없었다 # 더 찾아보니까 미바이미 라는 사이트에서 제공되더라 ,, 편집 프로그램 사용해 제작하는 것보다 작업 속도 향상되며 편집 프로그램에 익숙지 않은 사용자도 사용 가능하다 개발 과정 - 시중 프로그램 분석 - 프로젝트 아이디어 도출, 개발 계획 수립 - 프로토타입 생성 - 개발 - 결과물 시연 - 기능 수정 및 유지보수 주요 기능 상반신 영상 입력받기 상반신 탐지 후 그 외 배경 제거 증명사진 형식.. PREV 1 ··· 7 8 9 10 11 12 13 ··· 18 NEXT
