딥러닝 공부방

안녕하세요! 이번 포스팅은 sklearn 패키지에서 제공하는 ShuffleSplit과 torch.utils.data의 Subset 함수를 사용하여 데이터셋을 분할하도록 하겠습니다. shufflesplit 함수는 데이터셋 인덱스를 무작위로 사전에 설정한 비율로 분할합니다. 즉, 4:1 로 분할하고 싶은 경우에 무작위 인덱스로 4:1 비율로 분할합니다. subset 함수로 데이터셋을 생성하면 부모 set이 업데이트(transformation)된 경우에 subset도 함께 업데이트 됩니다. 제가 사용하는 데이터셋은 999개의 이미지로 구성됩니다. train 0.8, test 0.2로 분할하겠습니다. # split the data into two groups # trian 0.8, test 0.2 from sk..

안녕하세요! 이번 포스팅은 sklearn 패키지에서 제공하는 ShuffleSplit과 torch.utils.data의 Subset 함수를 사용하여 데이터셋을 분할하도록 하겠습니다. shufflesplit 함수는 데이터셋 인덱스를 무작위로 사전에 설정한 비율로 분할합니다. 즉, 4:1 로 분할하고 싶은 경우에 무작위 인덱스로 4:1 비율로 분할합니다. subset 함수로 데이터셋을 생성하면 부모 set이 업데이트(transformation)된 경우에 subset도 함께 업데이트 됩니다. 제가 사용하는 데이터셋은 999개의 이미지로 구성됩니다. train 0.8, test 0.2로 분할하겠습니다. # split the data into two groups # trian 0.8, test 0.2 from sk..

안녕하세요 ㅎㅎ 오늘은 Albumentations 모듈을 사용해서 이미지 transformation을 정의하고, 데이터셋에 적용하겠습니다. Albumentations 모듈은 torchvision.transformer 보다 빠르게 작동하며, object detection task에서 이미지를 transform 적용하면 바운딩 박스도 함께 transform 되도록 할 수 있습니다. 즉, 아주 아주 편리합니다 ㅎㅎ 우선 albumentations 모듈을 설치합니다. # install transformation package !pip install -U albumentations 커스텀 데이터셋을 생성합니다. 저의 경우에는 VOC dataset을 사용했습니다. class VOCDataset(Dataset): d..

dataset에 있는 이미지의 평균과 표준편차를 계산하여 정규화(normalize) 해보겠습니다. 1. 데이터셋을 불러옵니다. 저는 torchvision에서 제공하는 STL-10 dataset을 사용했습니다. train dataset을 불러와서 train_ds에 저장합니다. # loading training data from torchvision import datasets import torchvision.transforms as transforms import os path2data = '/data' # if not exists the path, make the path if not os.path.exists(path2data): os.mkdir(path2data) data_transformer = ..

공부 목적으로 PyTorch 튜토리얼 홈페이지를 변역해보았습니다. What is torch.nn really? — PyTorch Tutorials 1.7.0 documentation Note Click here to download the full example code What is torch.nn really? by Jeremy Howard, fast.ai. Thanks to Rachel Thomas and Francisco Ingham. We recommend running this tutorial as a notebook, not a script. To download the notebook (.ipynb) file, clic pytorch.org 이전 포스팅에서는 pytorch.nn 모듈을 사용..