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MNIST 이란MNIST 데이터셋은 이미지 처리 및 머신 러닝 모델을 훈련하고 테스트하는데 사용되는 데이터셋이다. MNIST 데이터셋은 손으로 쓴 숫자들로 데이터 세트에는 28x28 크기, 60,000개의 트레이닝 이미지와 10,000개의 테스트 이미지가 있다. 숫자는 채널이 하나인 회색조 이미지이며 라벨은 이미지의 숫자를 나타내는 0에서 9까지 이다.MNIST 다운로드 하기먼저 필요한 라이브러리를 가져오자.import torchimport torchvision.datasets as datasetsimport torchvision.transforms as transforms이제 PyTorch의 dataset.MNIST함수를 사용해서 MNIST 데이터셋을 다운로드하고 메모리에 로드할 수 있다.방법은 아래와..
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어느 날 torch을 import 했더니 아래 오류를 뱉었다.TqdmWarning: IProgress not found. Please update jupyter and ipywidgets.오류에 링크도 있는데 링크에 들어가면 해결 방법을 알려준다. (https://ipywidgets.readthedocs.io/en/stable/user_install.html)# 해결 방법pip install ipywidgets참고로 난 주피터 랩에서 작업하다가 에러가 났는데 이 경우 터미널에서 저 명령을 실행하고 다시 주피터랩을 실행하면 된다.
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ONNX(Open Neural Network Exchange)는 서로 다른 딥 러닝 프레임워크 간에 모델을 교환할 수 있도록 Microsoft와 Facebook에서 개발한 오픈 소스 프레임워크이다.ONNX는 프레임워크를 바꿀 때 모델을 처음부터 다시 빌드하지 않고도 프레임워크 간에 모델을 전송할 수 있다.또 프로그램을 사용해 모델을 시각화할 수 있다.ONNX 사용의 주요 이점은 다양한 딥러닝 프레임워크의 장점을 활용할 수 있다는 것이다.예를 들어 PyTorch에서 모델을 트레이닝하고 ONNX로 내보낸 다음 모델을 다시 트레이닝하지 않고도 TensorFlow와 같은 다른 프레임워크에서 같은 모델을 사용할 수 있다. 이제 ONNX을 사용해서 모델의 프레임워크를 전환하는 방법과 시각화하는 방법을 알아보자.ON..
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PyTorch 모델에 대한 정보를 보기 쉽게 확인하기 위한 파이썬 라이브러리 torchinfo을 살펴보자.torchinfo는 모델 구조나 레이어의 텐서 모양 등을 빠르고 쉽게 볼 수 있어 디버깅 및 최적화에 도움이 된다.torchinfo 설치pip install torchinfo위 명령어로 설치 가능하다. 가상 환경에서 파이토치를 사용 중이면 가상 환경을 활성화한 다음 설치하자.torchinfo 사용 방법아래와 같은 방식으로 모듈 torchinfo에서 summary함수를 가져오면 모델의 summary을 출력할 수 있다.from torchinfo import summarymodel = ...summary(model, input_size=(batch_size, channels, height, width))위..
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1. Pytorch 이란PyTorch는 주로 신경망같은 기계 학습 모델을 개발하고 훈련하는 데 사용되는 오픈 소스 머신 러닝 라이브러리이다. Facebook AI 리서치팀이 개발했으며 Python으로 작성되어 다른 Python 라이브러리 및 프레임워크와 쉽게 통합할 수 있다.PyTorch의 몇 가지 주요 기능동적 계산 그래프다른 딥 러닝 라이브러리에 비해 PyTorch의 가장 큰 장점 중 하나는 dynamic computational graph이다. 계산 그래프는 런타임 중에 즉시 생성되므로 더 많은 유연성을 제공하고 코드를 더 쉽게 디버깅할 수 있다. 이는 사전에 정의되어야 하는 정적 계산 그래프를 사용하는 Tensorflow와 같은 라이브러리와는 대조적이다.더 쉬운 디버깅PyTorch의 동적 계산 그..
