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Tensorboard로 활용해서 모델 학습 및 정보 확인하는 방법. 실상 실무에서는 epoch에 따른 lr 및 iou, map 만 확인하고, 그 후에 실환경 이미지 비교하면서 넘어가면서 하고있다. 천천히 분석좀 해보고 싶다. 해당 코드는 pytorch tutorial을 가져온 것이다. 링크 : https://pytorch.org/tutorials/intermediate/torchvision_tutorial.html TorchVision Object Detection Finetuning Tutorial — PyTorch Tutorials 1.11.0+cu102 documentation TorchVision Object Detection Finetuning Tutorial Tip To get the most..

기본적인 Tensor 기능은 Tensorflow와 동일한것 같다. 실상 케라스를 통해 다른라이브러리들이파생되면서 AI 코드 짜기가 쉬워진것같다... import torch import numpy as np def fun(): torch.multiprocessing.freeze_support() #device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") # Directly from data data = [ [1, 2], [3, 4] ] x_data = torch.tensor(data) print(f"x_data = {x_data}") # From a NumPy array np_array = np.array(data) x_np = tor..

Torch Vision 정리 import torchvision import torchvision.transforms as transforms import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def fun(): ''' 신경망의 일반적인 학습 과정은 다음과 같습니다: 1. 학습 가능한 매개변수(또는 가중치(weight))를 갖는 신경망을 정의합니다. 2. 데이터셋(dataset) 입력을 반복합니다. 3. 입력을 신경망에서 전파(process)합니다. 4. 손실(loss; 출력이 정답으로부터 얼마나 ..

Python Pytorch Install with GPU python : 3.7.5 해당 기준은 python을 기준으로 설치하는 버전입니다. conda를 사용하지 않았으며, 가상환경 생성을 통해 해당 python package를 설치합니다. 1. GPI : https://en.wikipedia.org/wiki/CUDA#Version_features_and_specifications CUDA - Wikipedia From Wikipedia, the free encyclopedia Jump to navigation Jump to search Parallel computing platform and programming model CUDA (or Compute Unified Device Architecture..

의 노드( Node ) 1. 개념생물학의 신경세포(=neuron)과 같은 개념이다.신경망을 구성하는 하나의 단위이다.[그림 1] 노드 구조 원 : 노드화살표 : 신호의 흐름: 외부에서 들어오는 신호( Input ): 신호를 연결하는 가중치( Weight ): 신경망의 정보저장을 관여하는데 사용(= Bias ): 외부로 나가는 신호( Output )외부에서 들어오는 각각의 신호들은 해당 가중치가 곱해져 노드로 전달된다.: 가중합은 가중치의 합( Weighted Sum )으로 입력(Input)과 가중치(Weight)의 곱한 결과 값노드는 가중합을 활성함수에 입력해 얻은 값을 외부로 출력한다. : 활성함수( Activation Function )으로 가중합의 값을 특정 조건 결과를 반환시켜준 함수( Step ..

머신러닝(Machine Learning) 1. 개념데이터(Data)를 이용한 모델링(Modeling) 기법이다.사람이 직접 데이터를 분석해 모델을 만드는 것이 아닌 학습(Learning)과정에 의해 모델을 찾아내는 과정이다.필요한 데이터는 학습 데이터(Train Data)가 필요하다.모델(Model)은 최종 결과물을 의미한다.즉, 데이터를 이용하여 학습과정에 의한 맞춤형 모델을 찾아내는 과정이다.[그림 1] 모델 정의 및 학습 과정 순서도 파란색 : 미리 정의된 데이터를 통해 머신러닝을 학습해서 모델을 얻는다.붉은색 : 실제 모델을 검증하고, 올바르게 학습이 잘되는지 임의의 입력데이터( or 기존 학습데이터 )를 통해 결과를 확인한다.( = 추론(Inference) ) 올바르게 학습이 진행되면 만족한 결..

- 뇌파를 이용한 인공신경망 구성- FCM(Fuzzy C Means ) + GA(Genetic Algorithm)- Emotiv 뇌파 추출기 사용- 환경 : QT 5.5  1. 뇌파 추출  2. 학습   * Iris Data로 실험