VisionarySweets

약간의 상념이 곁들여진... 재밌게도 난 연구란걸 해본적 없는 석사 2년차이다. 여러가지 핑계와 변명이 가득하지만 제쳐두고 조금 더 발전된 무언가가 되기위해 나를 조금 더 괴롭혀 보기로 했다. 이 글을 발견한 누군가는 나의 성장을 지켜보고 응원하시길 앞으로 컴퓨터 비전과 딥러닝 책을 공부하고, 관련 내용을 업로드 할 예정이다. 7장을 기준으로 내용이 나눠지길래 1-6 / 7-13 두파트로 나눠 공부할 것이다. 또, tensorflow를 활용한 책에 있는 문제를 pytorch로 바꿔서 업로드하는 어마무시한 계획도 가지고 있다. 그럼 다음 글부터는 본격적인 공부블로그의 모습을 보여주겠다!!

쫌쫌따리 영어 회화도 공부 중입니다 오늘의 표현들~ to pick someone's brain - to pick my professor's brain...., Are you allowed to ~? // Is something allowed? - are you allowed to paint on the wall? // Is painting allowed? to put someone on the spot - 다른 사람을 불편하게 하는 질문이나 말을 할 때, 누군가의 사적영역침범 I've heard that - 들어봤다.(노래..) I've heard of that - ~에 대해서 안다.

PyTorch tutorial 공부 데이터 셋에 접근하고 불러오는 dataset, dataloader에 대해서 알아보자 ##Fashion-Mnist 데이터 셋 불러오기(사용자가 갖고 있는 dataset아님) import torch from torch.utils.data import Dataset from torchvision import datasets from torchvision.transforms import ToTensor import matplotlib.pyplot as plt training_data = datasets.FashionMNIST(##traininig용 데이터 셋 root = 'data', ##학습 데이터가 저장되는 경로 train = True, download = True, ##..

냅다 예시코드) from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter writer = SummaryWriter('./log/') loss = 1000 loss_2 = 500 i = 0 while True: loss -= 5 loss_2 -=1 writer.add_scalar("Loss", loss, i) writer.add_scalar("Loss_2",loss_2,i) i += 1 해당 코드를 실행시키면 지금 디렉토리/log 폴더에 파일이 저장된다. 새로운 terminal 을 열고 tensorboard --port 0 --logdir /현재 실행위치/log 입력 위 처럼 주소가 생긴다! 이 주소에 들어가 보면 코드에서 보려고 했던 loss data를 시각적으로 확인할 ..

import time start = time.time() #코드 print(time.time()-start) code 실행 후 시간 - 시작 전 시간 출력해줌 얼마나 걸리는지 알 수 있음

nohup python train.py &> log.out & train.py라는 파일실행, log.out 파일에 실행 내용 기록(background에서 진행됨) tail -f /home/user/user/traincode/log.out home/user/user/traincode 위치에 저장된 log.out 을 terminal에서 보여줌