반응형 딥러닝4 [파이토치] 05 - Training step 내부 동작 알아보기 Lightning 모듈 내부 해부¶ 일반적인 pytorch 에서 학습 sequence 는 다음과 같다. (traning loop) In [10]: def train_loop( dataloader, model, lossfn, optimizer): size = len(dataloader.dataset) for batch, (x, y) in enumerate(dataloader): pred = model(x) # model class 가 callable 한 경우! # forward를 직접 불러도 결과는 같겠지만, 권장하지 않음 -> 모델을 직접 call해서 부르지 않으면 hook 이 동장하지 않음! loss = lossfn( pred, y) if batch%100 == 0 : loss, current = lo.. 2023. 10. 21. [파이토치] 04 - 모델의 시각화 모델 시각화¶ In [2]: 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.. 2023. 10. 21. [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] 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. 이전 1 다음 반응형
