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torchsummary.summary 빌든 Pytorch 모델에 대한 요약 - layer 정보, 총 파라미터 수, 모델 총 사이즈를 확인하고 싶을 때 torchsummary 패키지를 사용하면 된다. 아래는 pretrained resnet50 모델을 불러서 확인하는 간단한 예제이다. from torchvision import models from torchsummary import summary #Load model model = models.resnet50(pretrained=True) #마지막 fc layer output dim 원하는 사이즈로 변경 num_class = 10 fc_in = model.fc.in_features model.fc = nn.Linear(fc_in, num_class) dev..

재귀함수: 자기 자신을 다시 호출하는 함수를 의미한다. 꼭 종료조건을 추가해주어야 무한반복을 막을 수 있다. 간단한 예제 def rec(cnt): if cnt

opencv-python의 버전을 다르게 설치해주면 된다. pip install opencv-python==4.5.5.64 하지만 난 이어서 ImportError: libGL.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory 라는 에러도 생겼는데 .. apt-get update && apt-get install libgl1 libGL.so.1이 포함되어 있는 libl1 패키지를 설치해주면 된다. 참고 #https://stackoverflow.com/questions/72706073/attributeerror-partially-initialized-module-cv2-has-no-attribute-gapi-wip-gs AttributeErro..

상위 버전에서는 해당 기능이 사라졌다고 한다. 4.3 이하의 버전을 설치해줘야 한다고 함 해결방법 !pip install "opencv-python-headless

모델(weight tensor)과 입력 데이터(input tensor) 중 하나라도 GPU에 올라가있지 않을 때 생기는 오류라고 한다. 즉, CPU 사용할거면 모두 CPU를, GPU 사용할거면 모두 GPU를 사용해야 한다. 수정 전 #수정 전: input data만 GPU에 올라가있음 network = ResNet50(input_channel=3, outputs=num_classes) images = Variable(images).cuda() labels = Variable(labels).cuda() 수정 후 network = ResNet50(input_channel=3, outputs=num_classes).cuda() images = Variable(images).cuda() labels = Vari..

numpy.where을 사용하면 array에서 특정 조건을 만족하는 원소의 인덱스들을 추출할 수 있다. numpy.where(condition, [x, y, ]) condition에 따라서 선택된 elements들을 return한다. - condition: array_like, bool True이면 x를, False이면 y를 return한다. 예시: idx array에서 1의 위치 return import numpy as np idx = [0,3,2,1,5,4,4,1,1] idx = np.array(idx) i_1 = np.where(idx==1) # (array([3, 7, 8], dtype=int64),) temp = np.where(idx>1) #(array([1, 2, 4, 5, 6], dtype..

torch.nn.Module 클래스 모든 뉴럴 네트워크 모델의 베이스 클래스이다. import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class Model(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 20, 5) self.conv2 = nn.Conv2d(20, 20, 5) def forward(self, x): x = F.relu(self.conv1(x)) return F.relu(self.conv2(x)) eval() 모듈을 evaluation mode로 변경한다. 이 기능은 특정 모듈에만 영향을 미친다. (Dropout, BatchNorm 등..) Dropout의 ..

https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Tensor.mul_.html torch.Tensor.mul_ — PyTorch 1.12 documentation Shortcuts pytorch.org a.mul_(value) 단순하게 tensor의 모든 원소에 value를 곱해준다.

파이참 유용한 단축키들 정리중 ... 단축키 설명 ctrl+shift+f Find in files. 파일, 폴더 내에서 키워드 검색 ctrl+f 해당 파일 안에서만 탐색 ctrl+b 함수 하이라이트 후 누를 시 해당 함수 파일로 이동 Ctrl+shift+f 예시 Ctrl+b 예시 ImageFolder 클릭 후 ctrl+b 누르면, ImageFolder Class의 파일로 이동함

CUDA - GPU로 push, synchronize, 병렬처리 등.. 대해 알아보자 CUDA(computed unified device architecture)는 GPU에서 수행하는 병렬 처리 알고리즘을 C 프로그래밍 언어 등을 사용해서 작성할 수 있도록 하는 nvidia에서 개발 중인 GPGPU 기술이다. 1. 메인 메모리를 GPU 메모리로 복사 --> 2. CPU가 GPU에 프로세스 지시 3. GPU가 각 코어에 병렬 수행 --> 4. GPU 메모리부터 결과물을 메인 메모리로 다시 복사 (위 설명은 wiki 출처) 데이터 GPU로 push하기 데이터를 GPU 메모리로 push하기 위해서는 data = data.to('cuda')를 사용하면 되고, print(data.device)를 통해 push한 ..