인공지능/부스트캠프 Ai Tech
-
[Data Viz] 0. 시각화인공지능/부스트캠프 Ai Tech 2022. 2. 4. 21:15
In [1]: from IPython.core.display import display, HTML display(HTML("")) 데이터 시각화란¶데이터 시각화란 데이터를 그래픽 요소로 매핑하여 시각적으로 표현하는 것 시각화의 Task 목적 : 왜 시각화를 하는지? 생각해보자. 시각화를 위한 시각화는 놉. 독자 : 누구를 보여줄지 생각하면서 만들어야 한다. 데이터 : 어떤 데이터를 시각화하고, 데이터마다 맞는 시각화 방식을 체택 스토리 : 어떤 흐름으로 인사이트를 전달할지 생각 방법 : 전달하고자 하는 내용에 맞는 방법을 사용하는지? 디자인 : UI에서 만족스러운 디자인을 보여주나 시각화는 연구에서 다루는 것과 개발에서 다르는것은 다르다. 통계학 시간에서는 파이차트를 쓰지 말라고 했는데.. 원한다면 써야..
-
[Pytorch] hook&apply인공지능/부스트캠프 Ai Tech 2022. 2. 1. 22:14
In [2]: from IPython.core.display import display, HTML display(HTML("")) In [2]: import torch from torch import nn from torch.nn.parameter import Parameter hook¶hook 이란 패키지화된 코드에서 다른 프로그래머가 custom 코드를 중간에 실행시킬 수 있도록 만들어 놓은 인터페이스, 코드 중간에 print문으로 내부를 확인하거나 기능을 추가하고 싶을 때 사용한다. 프로그램의 실행 로직을 분석 프로그램에 추가적인 기능을 제공하고 싶을 때 hook in pytorch¶Tensor에 적용하는 hook¶Tensor에는 backward hook만 존재하며, register_hook() 메..
-
[Pytorch]5. Model Load인공지능/부스트캠프 Ai Tech 2022. 1. 28. 23:45
In [1]: from IPython.core.display import display, HTML display(HTML("")) In [2]: from IPython.display import Image import numpy as np import torch from torch import nn from torch import Tensor Model Load¶model.save()¶ 학습의 결과를 저장하기 위한 함수 모델 형태(architecture)와 파라메터를 저장 모델 학습 중간 과정의 저장을 통해 최선의 결과모델을 선택 만들어진 모델을 외부 연구자와 공유해 학습 재현성 향상 In [2]: # Print model's state_dict print("Model's state_dic..
-
[Pytorch]4. Dataset & Dataloader인공지능/부스트캠프 Ai Tech 2022. 1. 28. 23:44
In [1]: from IPython.core.display import display, HTML display(HTML("")) In [1]: from IPython.display import Image import numpy as np import torch from torch import nn from torch import Tensor Dataset & Dataloader¶모델에 데이터를 먹이는 방법¶ Dataset 클래스¶ 데이터 입력 형태를 정의하고, 방식을 표준화 하는 클래스 Image, Text, Audio 등에 따른 입력정의 Dataset 클래스 생성시 유의점¶ 데이터 형태(Image, Text, Audio)에 따라 각 함수를 다르게 정의한다. 모든 것을 데이터 생성 시점(__init__..
-
[Pytorch]3. AutoGrad & Optimizer인공지능/부스트캠프 Ai Tech 2022. 1. 28. 23:41
In [2]: from IPython.display import Image import numpy as np import torch from torch import nn from torch import Tensor AutoGrad & Optimizer¶논문 구현?¶수많은 반복의 연속, Layer = Block 이다! 층층히 쌓아서 넘긴다. torch.nn.Module¶ 딥러닝을 구성하는 Layer의 base class Input , Output, Forward, Backward(weights, AutoGrad) 정의 학습의 대상이 되는 parameter(tensor) 정의 nn.Parameter¶ Tensor 객체의 상속 객체 nn.Module 내에 attribute가 될 때는 required_grad=..
-
[Pytorch]2. project template인공지능/부스트캠프 Ai Tech 2022. 1. 28. 23:41
In [1]: from IPython.core.display import display, HTML display(HTML("")) In [1]: from IPython.display import Image PyTorch Porject Template Overview¶ 개발 초기단계에서는 대화식 개발 과정이 유리 학습과정과 디버깅 등 지속적인 확인, (나는 보통은 여기까지만 하고 끝냈었다..) 배포 및 공유 단계에서는 notebook 공유의 어려움 쉬운 재현의 어려움, 실행순서 꼬임 DL 코드도 하나의 프로그램 개발 용이성 확보와 유지보수 향상 필요!! PyTorch Porject Template¶실행, 데이터, 모델, 설정, 로깅, 지표, 유틸리티 등 다양한 모듈들을 분리하여 프로젝트 템플릿화 사용할 탬..
-
[Pytorch]1. PyTorch Basics인공지능/부스트캠프 Ai Tech 2022. 1. 28. 23:39
In [1]: from IPython.core.display import display, HTML display(HTML("")) from IPython.display import Image import numpy as np import torch Computational Graph¶연산의 과정을 그래프로 표현, Pytorch에서는 TF와는 다르게, 실행 시점에서 그래프가 그려진다. In [72]: Image("../images/computational_graph_equation2.jpg") Out[72]: Define and Run,TF : 그래프를 먼저 정의 -> 실행시점에 데이터 Feed TF는 production 과 scalability의 장점이 있다 Define by Run(Dynamnic Co..
-
[python]6. pandas_2인공지능/부스트캠프 Ai Tech 2022. 1. 21. 18:43
In [1]: from IPython.core.display import display, HTML display(HTML("")) #창 맞추기위함 6. Pandas_2¶ Groupby 1¶SQL groupby 명령어와 같음 split - apply - combine 순으로 연산 df.groupby("묶음 기준이 되는 columns")["대상이 되는 columns"].연산() In [2]: import pandas as pd import numpy as np from pandas import Series, DataFrame In [4]: ipl_data = { "Team": [ "Riders", "Riders", "Devils", "Devils", "Kings", "kings", "Kings", "King..