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DL|ML49

torch의 model summary에서는 cuda가 필요한가요? 이 글은 이곳을 번역한 글이며 추가로 제 경험도 들어있습니다. 케라스에는 아주 편리하게 model.summary() 하면 레이어에 따른 파라미터 갯수가 쭉쭉 나온다. 파이토치는 따로 import 시켜야 그걸 할 수 있는데 아래 처럼 사용하면 된다. from torchsummary import summary summary(vgg, (3, 224, 224)) 그러면 바로 아래 사진처럼 쭉쭉 나와야한다. 내가 참고한 글부터 이야기하자면 이렇다. summary를 사용하면 아래와 같은 에러가 뜬다고 한다. RuntimeError: Input type (torch.cuda.FloatTensor) and weight type (torch.FloatTensor) should be the same "input타입은 to.. 2021. 1. 5.
PyTorch와 비교 해본 PyTorch Lightning 소개 (An introduction to PyTorch Lightning with comparisons to PyTorch) 이 포스트는 amaarora의 포스팅을 번역(및 내용추가)한 글입니다. PytorchLightning을 이미 사용해보셨나요? 그렇다면, 당신은 그게 왜 쿨한지 아실거에요. 사용해보지 않으셨다면, 이 포스팅을 모두 일은 후 그것이 얼마나 쿨한지 아셨으면 좋겠어요(여기서 말하는 '그것'은 이 블로그 포스트나 멋진 PytorchLightning를 말하는 것입니다. 결정은 독자분들께 맡기겠습니다). Note: 여기서부터 우리는 PytorchLightning를 PL이라고 줄여부를거에요, 타이핑하기엔 너무 길고 내가 좋아하는 키보드를 회사에 두고 왔기 때문입니다. 잠시동안, 저는 CPU, GPU, TPU로 모델을 많이 바꾸지않고 동일한 스크립트로 학습시킬 수 있기 때문에 Tensorflow를 질투했어요! 예를 들어.. 2020. 7. 15.
케라스에서 fit(), fit_generator(), train_on_batch()의 차이점 이 글은 아래 링크를 번역한 및 추가한 글입니다. https://stackoverflow.com/questions/49100556/what-is-the-use-of-train-on-batch-in-keras Q : train_on_batch()와 fit()은 다른점이 무엇일까? A : 이 질문에 대한 응답은, primary author(숄레 형아)가 대답한 간단한 답을 보면됩니다. fit_generator로 당신은 validation data를 위한 generator를 만들 수 있다. 보통은, fit_generator를 사용하는 것을 추천하지만, train_on_batch도 잘 동작한다. 이 두개의 메소드는 서로 다른 케이스에 따라 사용되는 것 뿐, 더 "올바른" 메소드는 없다. train_on_batc.. 2020. 6. 12.
Checkerboard Artifacts 체커보드 아티팩트 EnhanceNet 논문을 읽다가 Checkerboard Artifacts가 나와서, 평소같으면 대충 넘어가겠지만 오늘은 한 번 포스팅을 해보려고 한다. Super Resolution 깨끗하게 만들어서 저화질 트와이스 사진 고화질로 만들어야징 아래의 링크에서 설명을 잘해줘서 아래를 요약하는 식으로 해보겠다. https://distill.pub/2016/deconv-checkerboard/ Deconvolution and Checkerboard Artifacts When we look very closely at images generated by neural networks, we often see a strange checkerboard pattern of artifacts. distill.pub Ch.. 2020. 5. 28.
PReLU (Parametric ReLU) SRGAN 관련된 튜토리얼을 번역하다가, ReLU에 비해 익숙하지 않을 PReLU에 대한 짧은 설명이 있으면 좋을 것이라 생각했다. 그 전에 어떤 activation function이 있었는지 아래의 이미지를 보면서 짧게 살펴보자. 다양한 activation function이 있고 각각의 조건을 통해 다음 레이어로 넘어갈 값들을 결정한다고 생각하면 된다. ReLU의 경우에는 입력값이 음수이면 (x < 0) : 0, 양수이면 그 값: x 을 출력한다. PReLU는 어떨까? PReLU는 입력값이 음수이면 (x < 0) α를 곱해주고 : αx, 양수이면 그 값: x 을 출력한다. 이미지로 본다면 아래와 같다. Parameter로 사용되는 α를 학습시킨다. α는 상수가 아닌 미지수이므로 계속 바뀐다. 상수가 아.. 2020. 4. 11.
트와이스 사나 Twitter 데이터 크롤해서 일본어 데이터 시각화하기 Introduction 저는 재밌지 않으면 잘 안하려는 나쁜 습성이 있지만, 오늘 포스팅은 굉장히 흥미로우실거라 자신있게 말할 수 있습니다! 바로 Twitter(트위터)의 멘션을 크롤해서 데이터 분석을 해보는건데요. 제가 쓰려는 데이터는 일본어라서 이것 저것 해보지는 못했습니다. 제가 올린 몇개의 포스팅을 읽어보셨다면 아시겠지만, 저는 원스라서 트와이스와 트와이스의 노래를 예시로 많이 써왔습니다. 제가 사실 이걸 시작한 이유는 요즘 오랫동안 로그인 로그가 없었던 트위터 계정을 지운다는 소문이 있었습니다. 그래서 혹시 사나의 계정이 없어지면 다른 원스들도 슬플 것 같아서 멘션을 저장해놨다가 계정이 없어졌을 때 재업로드를 해주기 위해 시작한건데요. 사나의 트윗들을 보니 너무 귀여워서 데이터 분석을 짧게 해볼.. 2020. 4. 10.

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