반응형 딥러닝-공부하기10 [파이토치] 03 - 모델을 만드는 여러가지 방법 모듈을 만드는 법¶ 파이토치 (라이트닝 포함) 신경망의 뼈대라고 할 수 있는 모듈을 만드는 방법은 여러가지가 있는데, 그중에서 대표적인 몇가지 정리하면 In [7]: import pytorch_lightning as pl from torchinfo import summary Lighting 의 모듈 컨테이너를 사용하는 방법¶ 가장 기본적으로 사용되는 방법으로 init 에서 필요한 layer들을 정의하고, 그 layer 들이 어떻게 서로 연결되는지를 forward 에서 정의하는 방법 In [12]: import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class Model( pl.LightningModule ): def __init__(self): super()... 2023. 10. 21. [Keras] 02 - Keras로 회귀 예측해보기 실제 데이터를 활용해서 분석해보기¶전기요금 예측하기 공공데이터 포털에서 전기요금 시뮬레이터 api를 활용해서 데이터 획득 송파구 4월 가구별 전력사용량 을 api 를 활용해서 시뮬레이션 돌린 데이터를 활용 2023_04.csv 파일 In [ ]: # 필수 라이브러리 로드 import tensorflow as tf import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split In [ ]: df = pd.read_csv("2023_04_.csv") In [ ]: df Out[ ]: Unnamed: 0 사용량 장애인 및 상이유공자 기초생활수급자 차상위.. 2023. 10. 8. [Keras] 01 - Keras 시작하기 Keras 를 활용한 간단한 ML 기초입니다.¶ 기본적으로 Machine Learning 은 최종 Target 을 맞추기 위해 적당히 선형으로 결합된 network graph를 먼저 설계하고 그 graph의 weight 에 해당하는 값을 데이터에 맞추어 자동으로 튜닝하는 내용으로 이루어져 있습니다. 보통 이 tune 을 해주는 프로그램으로 유명한게 tensorflow / pytorch 등이 있으며 이번에 소개해드릴 keras는 tensorflow (또는 theano) 를 backend 로 하여 돌아가는 일종의 wrapper 입니다. 아래는 임의의 X1~X5 의 변수를 이용해서 설계된 Y 를 맞추는 회귀 예제입니다. -- by m.song 7/10 In [ ]: # 필수 라이브러리 로드 # Tensorfl.. 2023. 10. 8. [파이토치] 02 - 기초모델 리뷰 그리고 개선 In [1]: import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F import torch.optim as optim import pytorch_lightning as pl from pytorch_lightning.accelerators import accelerator from torchmetrics import functional as FM from torchinfo import summary from torchvision.datasets import MNIST import torchvision.transforms as transforms import torch.utils.data as data from torch.utils.d.. 2023. 9. 9. 이전 1 2 3 다음 반응형
