자율주행 스쿨 수강 수기 자율주행 스쿨 수강 수기

https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.max.html 의 내용이며, 각 인자의 설명 해석은 틀릴수 있음에 유의 torch.max(input) - input tensor의 모든 요소중 최대값을 반환 사용 예제 a = torch.randn(1,3) torch.max(a) 또는 a.max() torch.max(input, dim, keepdim=False, *, out=None) - 주어진 dim의 차원을 갖는 input이라는 텐서의 각 열(row)에서의 최대값과 해당 인덱스를 튜플로 반환 (values, indices) - keepdim이 True라면, 각 차원의 size가 1인 경우를 제외하고 output 텐서는 input과 동일한 크기를 같는다 - keep..

본 내용은 https://blog.naver.com/qbxlvnf11/221627488337 에서 대부분 발췌해 온 것임 Pytorch에서 텐서를 결합할 때는 cat() 함수를 활용, dim 파라미터를 통해 기준을 설정 ​ - torch 라이브러리 import import torch - 테스트용 텐서 생성 a = torch.ones(4, 3) b = torch.zeros(3, 3)

본 내용은 https://blog.naver.com/qbxlvnf11/221627488337 에서 대부분 발췌해 온 것임 Pytorch에서 텐서를 결합할 때는 cat() 함수를 활용, dim 파라미터를 통해 기준을 설정 ​ - torch 라이브러리 import import torch - 테스트용 텐서 생성 a = torch.ones(4, 3) b = torch.zeros(3, 3) - 텐서 열 기준으로 concatenate (각 텐서의 열의 수가 같아야 함) torch.cat([a, b], dim=0) - 테스트용 텐서 생성 a = torch.ones(4, 3) b = torch.zeros(4, 4) - 텐서 행 기준으로 concatenate (각 텐서의 행의 수가 같아야 함) torch.cat([a, ..

squeeze함수 - 차원을 줄일때 사용 squeeze함수는 차원이 1인 차원을 제거해준다. 따로 차원을 설정하지 않으면 1인 차원을 모두 제거한다. 그리고 차원을 설정해주면 그 차원만 제거한다. 주의할 점은 생각치도 못하게 batch가 1일 때 batch차원도 없애버리는 불상사가 발생할 수있다 unsqueeze함수 - 차원을 늘릴때 사용 unsqueeze함수는 squeeze함수의 반대로 1인 차원을 생성하는 함수이다. 그래서 어느 차원에 1인 차원을 생성할 지 꼭 지정해주어야한다.

1. 자연어 처리 (NLP, Natural Language Processing) - 간단한 단어를 생성하는데서 벗어나 최근에는 일부 내용이 주어지면 이를 이용하여 글을 작성하는 모델도 있음 - 또 chatbot에도 이 기술이 활용됨 2. 기계 번역 (Machine Translation) - 최근 구글 번역기등이 딥러닝 기술을 이용하여 큰 성능향상을 이룸 3. Image Captioning - 이미지를 보고 이미지를 설명하는 문장을 생성하는 기술 - 이미지를 활용하기 때문에 CNN과 RNN을 모두 활용 4. Sensor Data Analysis cnn은 이미지 처리에 이용되는 알고리즘이었는데 rnn은 순차적 데이터(Sequential Data) 처리에 주로 이용되는 알고리즘(데이터가 순서에 따라 연관성을 ..

1. Image Classification (이미지 분류) - 개와 고양이 분류 등 2. Image-to-Image Translation (이미지 변환) - 이미지에 변화를 줌. 화풍의 변화라던가 사람의 머리색, 성별, 나이, 피부색, 표정 등 3. Generative Model (생성 모델) - 기존 이미지를 토대로 학습하여 새로운 이미지를 생성함 4. Super Resolution - 화질을 향상시킬수 있는 기법 5. Object Detection - 물체를 찾아 위치를 표시하고 분류하는 기법 (대표적으로 YOLO) 6. Segmentation - Object Detection과는 다르게, 이미지를 각 픽셀 단위로 분류를 하는 기법

#라이브러리 불러오기 (torch.nn : 딥러닝 네트워크 구현 및 학습을 간단하게 수행할 수 있도록 다양한 함수 제공) import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F #gpu가 있는 경우 pytorch 연산을 gpu로, 그렇지 않은 경우 pytorch 연산을 cpu로 수행 device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") #딥러닝 모델 class Model(nn.Module) : def __init__(self) :# 네트워크의 변수 정의 super(Model, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(3, 4)#nn.Line..