PyTorch 심층신경망(DNN) 모델 생성 후 Fashion MNIST 이미지 분류기 생성, 학습, 예측, 검증 성능 측정하기
PyTorch 심층신경망(Deep Neural Network) 모델을 생성하고 PyTorch의 내장 데이터셋인 Fashion MNIST 데이터셋을 로드하여 이미지 분류기를 생성, 학습, 예측, 검증 성능 측정하는 방법을 알아보겠습니다.
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PyTorch 정형데이터를 CustomDataset으로 서브클래싱(SubClassing)한 후 예측 모델 생성 및 학습하기
정형데이터셋을 로드하여 PyTorch의 torch.utils.data.Dataset을 상속받아 커스텀 데이터셋(CustomDataset)을 서브클래싱(SubClassing)으로 정의하고, 이를 torch.utils.data.DataLoader에 주입하여 배치구성을 한 뒤, 모델 학...
PyTorch의 자동미분(AutoGrad)을 활용하여 정형 데이터 예측기(regression model)구현
이번 튜토리얼에서는 scikit-learn의 내장 데이터셋인 보스톤 주택 가격 데이터셋을 활용하여 회귀 예측 모델(regression model)을 만들고 예측해 보도록 하겠습니다.
PyTorch의 자동미분(AutoGrad)기능과 경사하강법(Gradient Descent) 구현
이번 포스팅에서는 PyTorch의 자동미분(AutoGrad) 기능을 활용하여 경사하강법 알고리즘을 직접 구현해보고 손실(loss) 값과 weights, bias의 변화량을 시각화해 보겠습니다.
판다스(Pandas) .groupby()로 할 수 있는 거의 모든 것! (통계량, 전처리)
판다스(Pandas)의 .groupby() 기능은 데이터를 그룹별로 분할하여 독립된 그룹에 대하여 별도로 데이터를 처리(혹은 적용)하거나 그룹별 통계량을 확인하고자 할 때 유용한 함수 입니다.
torchvision의 transform으로 이미지 정규화하기(평균, 표준편차를 계산하여 적용)
딥러닝 모델이 이미지를 학습하기 전 이미지 정규화를 진행하는 것은 일반적으로 수행하는 전처리 입니다.
한글 자연어 처리 패키지가 포함된 딥러닝 전용 도커 배포 (손쉬운 설치 및 실행)
최신 버전의 GPU를 활용한 학습이 가능한 딥러닝 도커를 구성하여 배포하게 되었습니다. (배포날짜는 2022년 07월 20일 기준입니다)
[PyTorch] RNN Layer 입출력 파라미터와 차원(shape) 이해
이번 포스팅에서는 pytorch의 rnn 레이어의 input 차원, output 차원, hidden dimension, num_layers 파라미터를 직접 확인하면서 동작 결과를 눈으로 직접 확인해 보고 코딩시 적절하게 활용하는 방법에 대하여 알아보도록 하겠습니다.
[PyTorch] 모델의 구조도 요약(summary) 출력 (torchsummary)
이번 포스팅에서는 pytorch 모델의 구조도(structure) 요약(summary)을 손쉽게 확인해 볼 수 있는 라이브러리인 torchsummary에 대해 소개해 드리겠습니다.