코딩지옥

테스트 코드 #Pretrained NN이 항상 1이 나오도록 학습시킨다. #Gound Truth를 1로 넣어주고 학습 시킨 후 모델 저장, 이후 test 해보면 1에 가까운 값이 나온다. #하지만 1을 넘기는 값이 나오는 문제가 발생. import torch import torch.nn as nn import torchvision.models as models from torch.autograd import Variable from torchsummary import summary from tensorboardX import SummaryWriter #cuda로 보낸다 device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') print(..

테스트 코드 import torch import torch.nn as nn import torchvision.models as models from torch.autograd import Variable from torchsummary import summary import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from tensorboardX import SummaryWriter #1) 텐서보드 생성 tf_summary = SummaryWriter() #tf_summary = SummaryWriter("./") #특정 폴더 #cuda로 보낸다 device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'..

Activation function 종류별 성능 1. Adam 2. Adamax 3. ASGD 4. Rprop Learning Rate별 성능 MESLoss, Adam Activation Function으로 진행. loss가 1보다 작아질 때까지 돌림. 1. lr = 0.0001 2. lr = 0.00001 3. lr = 0.00005 4. lr = 0.000005 5. lr = 0.000001 Loss Function 별 성능 lr = 0.00001, optimizer = Adam 1. MSELoss() 2. SmoothL1Loss() 3. L1Loss() 베이스코드 #Pretrained NN이 항상 1이 나오도록 학습시킨다. #Gound Truth를 1로 넣어주고 학습 시킨 후 모델 저장, 이후 te..

https://colab.research.google.com/github/pytorch/tutorials/blob/gh-pages/_downloads/4e865243430a47a00d551ca0579a6f6c/cifar10_tutorial.ipynb#scrollTo=f4krrQjVJkca cifar10_tutorial.ipynb Run, share, and edit Python notebooks colab.research.google.com Classifier(분류자) 학습시키기 먼저, 데이터에 대해 생각해보자. 일반적으로 이미지, 텍스트, 오디오 또는 비디오 데이터를 처리해야 할 때, 데이터를 numpy 배열로 로드하는 표준 python 패키지를 사용할 수 있다. 그런 다음 이 배열을 Torch로 변환..