안녕하세요? 201_classify_text_with_bert_tfhub_Kor.ipynb 소스 수행 시 아래와 같은 오류가 납니다. 구글 colab gpu에서 돌리고 있습니다. (오류 이미지도 같이 첨부합니다.) 왜 오류가 나는지 답변 부탁 드립니다. ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-17-3b4b1d94b15e> in <cell line: 1>() ----> 1 classifier_model = build_classifier_model() 2 bert_raw_result = classifier_model(tf.constant(text_test)) 3 4 print(bert_raw_result) 5 print(tf.sigmoid(bert_raw_result)) 7 frames /usr/local/lib/python3.10/dist-packages/keras/src/backend/common/keras_tensor.py in __array__(self) 59 60 def __array__(self): ---> 61 raise ValueError( 62 "A KerasTensor is symbolic: it's a placeholder for a shape " 63 "an a dtype. It doesn't have any actual numerical value. " ValueError: Exception encountered when calling layer 'preprocessing' (type KerasLayer). A KerasTensor is symbolic: it's a placeholder for a shape an a dtype. It doesn't have any actual numerical value. You cannot convert it to a NumPy array. Call arguments received by layer 'preprocessing' (type KerasLayer): • inputs=<KerasTensor shape=(None,), dtype=string, sparse=None, name=text> • training=None
안녕하세요. 학습에 관련하여 질문이 있어 남깁니다. 현재 코랩에서 이미지 데이터에 대한 학습을 진행 중에 있습니다. import os.path as osp mmcv.mkdir_or_exist(osp.abspath(cfg.work_dir)) train_detector(model, datasets, cfg, distributed=False, validate=True) 위와 같은 코드를 진행하였을 때, epoch 1번 수행 후 세션이 종료 됩니다. 위와 같은 문제로 validate=false로 진행 할 경우, 학습은 잘 작동하지만 validation에 대한 loss값만 표시되고 AP 값은 나오지 않아 학습된 모델의 평가를 어떻게 진행해야 할지 의문입니다.
'Dense Layer로 Fashion MNIST 예측 모델 구현하기 - 이미지 데이터 확인 및 사전 데이터 처리' 강의코드중 궁금한 내용이 있어 질문드립니다. train_images[0, :, :] 코드를 사용하셨는데 train_images[0]이 아닌 이미지 인덱스에 전체 행과 열을 불러오는 부분을 추가하신 특별한 이유가 있을까요?
part1의 실습 - 선형회귀모델 - 당뇨병진행률 예측 에서 질문 있습니다! diabetes_X를 정의할 때 reshape해주는 게 매트릭스를 만들기 위해서라고 해주셨는데요! 혹시 그럼 Test 셋을 정의할 때에는 그럴 필요가 없는 건가요? (??,)인 걸 (??,1)로 만들어주는 RESHAPE를 diabetes_X할 때는 했는데, diabetes.target 은 그냥 (??,) 형태인데도 따로 그 과정을 안 거치는 지 궁금합니다!
32 32 에서는 보다 작은 이미지들이 검출되고 4 * 4에는 보다 큰 이미지들이 검출된다고 말씀하셨는데. FC layer은 사이즈 마다 실행되는건가요? 예를들어 32 32에서는 사람이 검색되고 4 4에서는 자동차가 검출되었다고 했을 때 32 32에서도 FClayer가 수행이되고 4 4에서도 FClayer가 수행되서 결과로는 자동차 & 사람 모두가 검출되는 원리 인건가요?
안녕하세요! 이론적 이해가 아직까지는 잘되나 코드에서 잘 이해가 가지않는 부분이 있어 질문드립니다~ ToTensor에서 왜 0~255를 0~1값으로 스케일링 하는 이유는 무엇인가요? DataLoader 에서 데이터를 미니배치로 넘기면 가로,세로 길이가 32로 바뀌는 이유는 무엇인가요? squeeze 함수를 찾아보니 길이가 1인 차원이 없는 행 백터, 열백터, 스칼라 배열을 삭제한다고 하는데, 아래에서 사용되는 이유는 무엇인가요? train_features, train_labels = next(iter(train_dataloader)) # train_features.size()는 64개로 세분화된 미니배치 크기, 채널, 가로, 세로 길이를 보여준다. print("Feature batch shape : {}".format(train_features.size())) # train_labels.size()도 미니배치 크기만큼 있는 것을 확인할 수 있다. print("Labels batch shape : {}".format(train_labels.size())) img = train_features[0].squeeze() # squeeze() 길이가 1인 차원이 없는 행 백터, 열백터, 스칼라 배열을 삭제한다. label = train_labels[0] plt.imshow(img.permute(1,2,0)) plt.show print("Label : {}".format(labels_map[label.item()]))
안녕하세요 교수님, CNN 강의와 같은 좋은 수업 감사드립니다. 다름이 아니라 가중치 초기화를 공부하다가 생긴 궁금증에 질문 글을 달아봅니다. 교수님께서 강의 하실 때 평균이 0, 표준 편차 1인 표준 정규 분포에서 Weight 초기화시 sigmoid 출력이 대부분 0과 1로 수렴하신다고 하셨는데 이렇게 되는 이유가 평균이 0, 표준 편차가 1인 표준 정규 분포에서 Weight를 초기화하면 처음에 Weight값이 너무 작거나 혹은 너무 큰 값들로 배정되기 때문에 저렇게 되는 걸까요? 즉, Weight값이 -1 ~ 1까지의 값들 중 임의로 배정되기 때문에 그런건가요? 반대로 Sigmoid 출력이 대부분 0.5로 수렴하는 경우에는 -0.01 ~ 0.01중 Weight 값이 결정되기 때문에 그런걸까요?
안녕하세요! 강의를 듣다 응용해보는 과정에서 질문이있습니다. 한번 학습시킨 모델에서 사용자의 데이터를 더 추가해서 동적으로 모델을 업데이트 시키고 싶습니다. 그래서 온라인학습을 진행하려고 하는데, sgd메서드에 데이터를 전달하여 업데이트를 진행하는 방식은 어떻게 생각하시는지 여쭤봐도되겠습니까? 감사합니다!
ean_rating = np.dot (sim_scores,movie_ratings) / sim_scores.sum() 이부분에서 sim_scores.sum()값은 항상 0이 아닌게 보장이 되는건가요? 직접 데이터를 생성해서 테스트 해보면 음수이거나 0일때도 있더라구요!... 데이터가 잘못된건지 아니면 0일수도 있는건지 궁금합니다.
130_Transformer.ipynb를 코랩 환경에서 실행하는데 25번째 코드 셸을 실행하면 에러가 발생합니다. 위의 모든 코드 셸을 실행한 뒤에 다음 코드를 실행하면 ValueError: Exception encountered when calling PositionalEmbedding.call (). Invalid dtype: <property object at 0x7d6f6aff73d0> Arguments received by P ositionalEmbedding.call( ): • x=tf.Tensor(shape=(64, 110), dtype=int64) 이런 에러가 발생합니다. 어디가 문제이며 어떻게 해결을 해야 할까요? # 포르투갈어와 영어를 위한 위치 인코딩 임베딩 레이어 생성 embed_pt = PositionalEmbedding(vocab_size=tokenizers.pt.get_vocab_size(), d_model=512) embed_en = PositionalEmbedding(vocab_size=tokenizers.en.get_vocab_size(), d_model=512) # 포르투갈어 입력에 대한 임베딩 적용 pt_emb = embed_pt(pt) # 영어 입력에 대한 임베딩 적용 en_emb = embed_en(en)
# Gender 기준 추천 def cf_gender(user_id,movie_id): if movie_id in rating_matrix.columns: # print(user_id) gender = users.loc[user_id]['sex'] if gender in g_mean[movie_id].index: gender_rating = g_mean[movie_id][gender] else: gender_rating = 3.0 # 훈련셋에 movie_id가 없을수도있다. 25%만 할당했기때문에 else: gender_rating = 3.0 return gender_rating score(cf_gender) 안녕하십니까! Gender기준 추천쪽에서 오류가 발생해서 질문드립니다. 이 부분에서 users는 942까지만 인덱스가 있는데, user_id는 943이 들어와서 ValueError: 943 is not in range 라는 오류가 발생하더라구요..! 예외처리를 따로 해줘야하는건가요?
# 데이터 train, test set 분리 from sklearn.model_selection import train_test_split x = ratings.copy() y = ratings['user_id'] 저는 ratings의 user_id를 인덱스로 설정하고 저렇게 접근을 하니 keyError가 발생합니다. 인덱스를 설정한 칼럼은 어떻게 접근해야하나요?
최신 논문과 유튜브 동영상으로 만드는 2D Pose estimation 실전 프로젝트 따라하기
안녕하세요, dcpose에 발 키포인트를 추가하여 학습시키고 싶은데, 1. posetrack 데이터셋 없이 가능한지요? 그래도 posetrack 데이터셋이 필요해서 찾는데 공식 네트워크에서는 찾을 수가 없습니다. 확보할 수있는 방법이있을까요? 제 이메일은 valtop@gmail.com 입니다. 감사합니다. * 질문에 대한 답변은 일주일 정도 걸릴 수 있습니다.
