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이젠 더이상 피할 수 없다. 도커를 이용해 딥러닝해보자. 1. Nvidia pytorch image pull docker pull nvcr.io/nvidia/pytorch:19.09-py3 와이파이로 해서 그런가 매우 오래걸렸다. docker images output: REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE nvcr.io/nvidia/pytorch 19.09-py3 9d6f9ccfbe31 2 months ago 9.15GB 9.15GB... 오래 걸린 이유가 있었다. 2. Run 돌려보자. docker run -i -t --name pytorch nvcr.io/nvidia/pytorch:19.09-py3 /bin/bash 터미널을 켜봤다. ============= == PyTo..

맨날 공책에 연구기록 정리해놔도 다 없어진다. 그래서 이제 웹에 저장해볼까 한다. 1. CRNN, layer = [2, 2, 3], filters = [64, 128, 256] epoch 19 loss 0.6085 acc 0.8649 epoch 41 loss 0.6767 acc 0.8198 epoch 15 loss 0.5758 acc 0.8378 epoch 37 loss 0.6570 acc 0.8108 2. CRNN, layer = [2, 3, 3], filters = [64, 128, 256] epoch 10 loss 0.8609 acc 0.7297 epoch 7 loss 0.6213 acc 0.7838 epoch 41 loss 0.8283 acc 0.8378 epoch 35 loss 0.6847 ac..

다시 딥러닝 공부를 시작했고 데스크탑 하나로 실험하기 아쉬워서 구글 콜랩에 대해 공부를 시작하였다. 1. 데이터 올리기 구글 콜랩은 파일을 서버에 올릴 수 있지만 본인 아이디의 구글 드라이브와 연동하는 것이 가장 편리하다. 구글 콜랩 첫 페이지는 이러하다. 오른쪽 위에 파일/새 Python3 노트를 눌러 새 노트를 열어보자. 구글 드라이브와 연동하기 위한 코드는 아래와 같다. from google.colab import drive drive.mount('/gdrive', force_remount=True)코드를 실행하면 아래와 같이 머 링크 들어가서 로그인하고 인증코드를 입력하라고 한다. 방법은 어렵지 않으니 스크린샷은 생략한다. 구글드라이브에 프로젝트를 올리기 전에 파일 형식이 구글 문서..

연구실의 데스크탑을 서버로 사용하고 개인 노트북을 로컬로 사용하려고 시도하고 있다. SSH server로 데스크탑 우분투로 접속하는 것을 성공했지만, 좀 더 편한 이용을 위해 PyCharm Professional에서 지원하는 SSH plugin을 사용해보고자 한다. 참고로 PyCharm Professional은 유료버전이나 학생인증을 하면 무료로 사용할 수 있다. 1. SSH server 접속 환경 구축 여기를 참고하길 바란다. 2. Pycharm SSH Remote Run plugin 설치 SSH Remote Run은 bundle plugin이므로 기본적으로 설치 되어 있을 것이다. Settings/Plugins에 installed를 눌러서 설치가 되어 있는지 확인하자. 3. SSH terminal 연..

torch.contiguous()에 대해 알아보자. 1. PyTorch documentation Returns a contiguous tensor containing the same data as self tensor. If self tensor is contiguous, this function returns the self tensor. 라는데... 그러면 contiguous tensor가 먼데...? 구글링을 시작했다. 2. Stack overflow 글 There are few operations on Tensor in PyTorch that do not really change the content of the tensor, but only how to convert indices in to t..

지난 포스트에서 파이참에서 서버의 터미널을 여는 것 까지 성공했다. 하지만 진짜 파이참으로 이용해 딥러닝 개발을 하기 위해서는 run까지 해야한다. 그래서 공부해봤다. 1. Interpreter 설정 Files/Settings에 들어간다. 다시 Project: ***/Project Interpreter를 누르면 아래와 같은 화면을 볼 수 있다. 오른쪽 위에 톱니바퀴모양 설정 버튼을 누르고 추가적으로 add까지 누른다. 다시 SSH Interpreter를 누르면 아래와 같은 화면을 볼 수 있다. Host에는 서버의 IP주소, Username은 서버의 name을 입력한다. Port 번호를 변경했다면 바꾼 번호로 입력한다. Password를 사용한다면 password를, 공개키를 사용한다면 공개키 정보를 입력..

PyTorch 코드를 구경하다보면 종종 nn.Sequential 함수가 보인다. 그래서 알아보았다. 1. 그냥 구현 class CNN(nn.Module): def __init__(): super(CNN, self).__init__(): self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=(41, 11), stride=(2, 2), padding=(20, 5)) self.conv2 = nn.Conv2d(32, 32, kernel_size=(21, 11), stride=(2, 1), padding=(10, 5)) self.bn = nn.BatchNorm2d(32) self.act = nn.Hardtanh(0, 20, inplace=True), def forward(self, x): x..

파이썬 코드를 보다보니 함수 인자에 args와 *kwargs가 있는데 잘 몰라서 찾아보았다. 1. *args *args는 함수의 인자로 들어온 내용이 list에 담긴다고 생각하면 된다. def myFun(*args): for arg in args: print(arg) myFun('Hello', 'Welcome', 'to', 'HanSeokhyeon')output: Hello Welcome to HanSeokhyeon남은 인자를 싹 담는다. def myFun(arg1, *args): print("First: {}".format(arg1)) for arg in args: print("Next: {}".format(arg)) myFun('Hell..