안녕하세요. 좋은 강의 감사합니다. Validation Data Set Augmentation 관련 문의드립니다. tr_ds = image_dataset(tr_path, tr_label, image_size=IMAGE_SIZE, batch_size=BATCH_SIZE, augmentor=image_augmentor, shuffle=True, pre_func=xcp_preprocess_input) val_ds = image_dataset(val_path, val_label, image_size=IMAGE_SIZE, batch_size=BATCH_SIZE, augmentor=None, shuffle=False, pre_func=xcp_preprocess_input) Validation Set 부분은 Augmentation을 None으로 진행했는데요. Augmentation을 None이 아닌 것으로 진행해도 성능에는 크게 문제가 없을 것으로 생각합니다. (별도 Test Set으로 평가했을 때, 평가 성능이 저하 된다거나 그렇진 않을 것 같아서요.) Validation Set 부분도 Train Set과 마찬가지로 Augmentation을 진행해도 되지 않을까요? 딱히 구글링으로 명확한 답을 찾기 어려워 선생님의 의견을 얻어보고 싶습니다. 감사합니다.
학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문전에 다음을 꼭 확인해주세요. 1. 강의 내용과 관련된 질문을 남겨주세요. 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문(링크)을 먼저 확인해주세요. (자주 하는 질문 링크: https://bit.ly/3fX6ygx) 3. 질문 잘하기 메뉴얼(링크)을 먼저 읽어주세요. (질문 잘하기 메뉴얼 링크: https://bit.ly/2UfeqCG) 질문 시에는 위 내용은 삭제하고 다음 내용을 남겨주세요. ========================================= [질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/아니오) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오) 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오) [질문 내용] "package hello.hellospring.aop; import org.aspectj.lang.ProceedingJoinPoint; import org.aspectj.lang.annotation.Around; import org.aspectj.lang.annotation.Aspect; import org.springframework.stereotype.Component; @Component @Aspect public class TimeTraceAop { @Around("execution(* hello.helloSpring..*(..))") public Object execute(ProceedingJoinPoint joinPoint) throws Throwable { long start = System. currentTimeMillis (); System. out .println("START : " + joinPoint.toString()); try { return joinPoint.proceed(); } finally { long finish = System. currentTimeMillis (); long timeMs = finish - start; System. out .println("END : " + joinPoint.toString()+ " " + timeMs + "ms"); } } }" TimeTraceAop 클래스를 작성한 이후에 실행을 시켜보아도 수업처럼 START END 부분이실행되지 않습니다. 단순 스프링 실행화면만 보이는데 어디가 문제일까요?
안녕하세요 queryDsl의 기본 문법에 대해서 듣고 있는데요. 현재 기준, fetchResults(), fetchCount() 가 deprecated 되었네요.(자바11, springboot 2.7 버전에 맞는 queryDsl) 강의 끝부분에서 말씀하신, 복잡한 페이징 & 쿼리 부분에서는 coun와 select 쿼리가 다르니까 따로 작성해서 해야된다는 말씀 것과 연관되어서 그런 것 맞을까요? 그러면 @Deprecated 된 현재는 fetchResults(), fetchCount() 는 사용을 지양하고 별개의 쿼리로 각각의 값들을 얻어 조합해서 response 해주는 것이 맞죠?
섹션1의 마지막 강좌에서 저도 주피터 노트북에 똑같이 작성해보면서 공부하고있었는데요. the kernel appears to have died. it will restart automatically. 이런 문구가 뜨면서 이미지화가 안되면 어떻게 처리해야하나요? 구글링을 해보고 ~config에 들어가서 수정도 해봤는데 잘 안됩니다..
안녕하세요. 코드를 타이핑하며 실행해 보는데, 강의 화면과는 달리 vla_loss값이 점점 커지는 결과가 나왔습니다. 처음에는 제가 타이핑을 잘못해서 그런가 했는데, 선생님이 제공해주신 코드를 그대로 실행해도 비슷한 결과가 나왔습니다. 여러 번 런타임을 재실행하고 해봐도 마찬가지입니다. 왜 이런 현상이 나타나나요? (kaggle에서 실행했습니다)
이런 식으로 코드를 사용중입니다 from PyQt6.QtWidgets import * from PyQt6.QtCore import * class thread (Qthread): def __init__(self): super().__init__() def run(self): while True: mainbot_window.fun1() class UI (QWidget): def __init__(self): super().__init__() self.inits() self.T1 = thread() self.T1.start() def inits(self): print("각종 변수 설정") def fun1(self): print("run code") def main(args=None): global mainbot_window app = QApplication(sys.argv) mainbot_window = UI() mainbot_window.show() try: app.exec() except KeyboardInterrupt: pass if __name__ == '__main__': main() 여기서 global 변수를 사용하지 않고 싶습니다. 글로벌 변수를 사용하지 않고 Thread 에서 Qwidget 의 함수를 사용할 방법이 있을까요? 시도한것 thread 에서 pyqtsignal.emit 을 사용해서 시도해봤는데 ui가 검은 화면으로 뜬체 작동하지않습니다. Qthread 대신 Qtimer 를 사용 =>작동은 잘되나 ui를 표시하는데 약간의 딜레이가 생깁니다. 그래서 되도록이면 Thread를 사용하고싶습니다.
안녕하세요 3강 콘다 가상환경에서 비주얼 스튜디오 터미널에서 conda activate myST해도 터미널에 계속 PS로 표시되며 가상환경으로 들어가지 않습니다. cmd에서는 같은 명령어를 입력하면 들어가지는데 비주얼 스튜디오 터미널에서는 들어가지지 않는 것 같습니다. 뭐가 문제일까요?
매개변수를 하나하나 알기 쉽게 설명해주셔서 감사합니다. [질문 1] fit 중에 콜백함수를 이용해 모델을 저장할 수 있다고 하셨는데요, 모델 안에 무엇이 저장되는지 궁금합니다. loss, accuracy, weights 는 저장되어 있을 것 같은데요, 그 외에 무엇이 저장되어 있나요? 혹시 학습 데이터도 저장되나요? 저장 목록을 알려면 어떤 명령어를 써야 하나요? [질문 2] fit 중에 오류가 발생해 다운되었을 때, 저장된 모델을 불러 fit을 이어서 할 수 있나요? [질문 3] save_weights_only 했을 경우 어떻게 사용해야 하나요? 저장된 모델을 불러 바로 predict 하면 되나요? 모델을 저장하고 불러 와 사용한 적이 없다보니 질문 범위가 너무 넓은 것 같아 죄송합니다. 혹시 참고할 만한 사이트를 알려주시면 공부해보겠습니다.
학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문전에 다음을 꼭 확인해주세요. 1. 강의 내용과 관련된 질문을 남겨주세요. 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문(링크)을 먼저 확인해주세요. (자주 하는 질문 링크: https://bit.ly/3fX6ygx) 3. 질문 잘하기 메뉴얼(링크)을 먼저 읽어주세요. (질문 잘하기 메뉴얼 링크: https://bit.ly/2UfeqCG) 질문 시에는 위 내용은 삭제하고 다음 내용을 남겨주세요. ========================================= [질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/아니오) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오) 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오) [질문 내용] 여기에 질문 내용을 남겨주세요. 코드를 모두 정상적으로 작성하였는데 Cannot snapshot C:\Users\이름\OneDrive\바탕 화면\App\Programming\study\inflearn\Spring\forBeginner\hello-spring\build\test-results\test\binary\output.bin: not a regular file 이런 오류가 뜹니다.
설계독학맛비's 실전 AI HW 설계를 위한 바이블, CNN 연산 완전정복 (Verilog HDL + FPGA 를 이용한 가속기 실습)
================= 현업자인지라 업무때문에 답변이 늦을 수 있습니다. (길어도 만 3일 안에는 꼭 답변드리려고 노력중입니다 ㅠㅠ) 강의에서 다룬 내용들의 질문들을 부탁드립니다!! (설치과정, 강의내용을 듣고 이해가 안되었던 부분들, 강의의 오류 등등) 이런 질문은 부담스러워요.. (답변거부해도 양해 부탁드려요) 개인 과제, 강의에서 다루지 않은 내용들의 궁금증 해소, 영상과 다른 접근방법 후 디버깅 요청, 고민 상담 등.. 글쓰기 에티튜드를 지켜주세요 (저 포함, 다른 수강생 분들이 함께보는 공간입니다.) 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. 질문글을 보고 내용을 이해할 수 있도록 남겨주시면 답변에 큰 도움이 될 것 같아요. (상세히 작성하면 더 좋아요! ) 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. ================== 안녕하세요. 좋은 강의 공유해주셔서 감사합니다!! Verilog HDL season 2 강의와 본 강의를 보고 여러 AI HW 논문을 읽다보니 한 가지 궁금한 점이 있어서 글 남기게 되었습니다. 많은 AI HW 논문에서는 빠른 data move를 위해서 보통 모든 weight와 feature map을 on-chip memory(Bram)에 모두 넣도록 구성하는 경우가 많더라구요. 그래서 BRAM에 모든 weight를 올릴 수 있도록 모델의 크기를 최적화하는 방향으로 연구를 하더라구요. 그만큼 DDR의 접근 속도가 느리다는 것 같은데 그러면 AI HW 분야에서는 어떤 경우에 DDR를 사용하는지 그리고 느리다면 BRAM과 비교해서 얼마나 느리길래 사용하지 않는 것인지.(Stream을 이용하면 그렇게 차이가 크다고 생각하지 않는데...) [질문 정리] 현업 AI HW 분야에서 DDR 접근은 언제 사용하나요? BRAM 접근 속도와 DDR 접근 속도가 얼마나 차이가 나길래 BRAM만 사용해서 AI HW system을 구성하는 것인가요? 항상 좋은 강의 만들어주셔서 감사합니다!!
https://www.inflearn.com/questions/789381/%EC%97%94%ED%8B%B0%ED%8B%B0-%EB%A7%A4%EB%8B%88%EC%A0%80-%EB%8F%99%EC%8B%9C%EC%84%B1 위에 질문과 답변을 봤을때는 엔티티매니저가 달라도 트랜잭션이 같으면 같은 영속성컨텍스트를 사용한다고 되어있습니다. 하지만 이 부분이 실제로 어떻게 이뤄질 수 있는것인지 이해되지 않습니다. 코드로 어떻게 되어져 있는지 찾아볼 수 있을까요? 제가 찾아본 내용으로는 SessionImpl이라는 엔티티매니저 구현체에 아래 처럼 엔티티매니저를 넣어서 영속성컨텍스트를 생성하는 코드를 볼 수 있었습니다. 그럼 영속성 컨텍스트는 따로 만들어지는게 아닌가? 라는 생각도 하게되었습니다. protected StatefulPersistenceContext createPersistenceContext() { return new StatefulPersistenceContext( this ); } 트랜잭션에 따라 영속성 컨텍스트가 공유되고 스레드마다 영속성 컨텍스트가 어떻게 나눠질 수 있는지 궁금합니다. 그리고 영속성컨텍스트는 프록시라도 Bean으로 등록되는데 실제 동작을 하는건 원본객체일테고 그럼 그 객체이 있는 영속성컨텍스트를 공유하게 되는것은 아닌가? 의문이 들었습니다. 질문을 정리하겠습니다. 트랜잭션에 따라 영속성 컨텍스트가 어떻게 공유될 수 있나요?(확인할 수 있는코드나 기술이 있다면 말씀해주시면 감사하겠습니다.) Bean으로 등록된 엔티티매니저가 다른 상태를 유지할 수 있는 방법이 무엇인가요? 프록시라해도 원본객체를 통해 동작하는게 아닌가요? 영속성컨텍스트는 프록시라도 Bean으로 등록되는데 실제 동작을 하는건 원본객체일테고 그럼 그 객체이 있는 영속성컨텍스트를 공유하게 되는것은 아닌가요? 바보같은 질문일 수 있지만 답변해주시면 너무 감사하겠습니다.
EntityManager는 빈 스코프가 프록시로 설정된다고 알고있습니다. 하지만 결국은 원본 엔티티매니저를 사용하는것이라고 이해했습니다. 그러면 요청이 들어오면 엔티티매니저를 사용하는데 엔티티매니저 내에 영속성 컨텍스트가 있고 싱글톤으로 유지된다면 영속성컨텍스트가 다른 요청이랑 공유되는게 아닌가요? 싱글톤으로 등록되어 있는데 영속성컨텍스트가 공유되지 않는 이유가 궁금합니다. 엔티티매니저가 빈인데 어떻게 요청마다 생성되는것인지 궁금합니다.
설계독학맛비's 실전 AI HW 설계를 위한 바이블, CNN 연산 완전정복 (Verilog HDL + FPGA 를 이용한 가속기 실습)
맛비님 안녕하세요 HW Lab2 영상을 보면 빌드를 하고 cnn_core가 생성된 후 sim 폴더에 보면 trace가 생성되어 있는데 저는 trace 폴더가 생성되지 않습니다. c 코드 내에 코드를 넣으라고 하신 부분 빼고는 아무 부분도 건드리지 않았습니다. 어떤 부분이 문제인지 질문드립니다. 감사합니다 ================= 현업자인지라 업무때문에 답변이 늦을 수 있습니다. (길어도 만 3일 안에는 꼭 답변드리려고 노력중입니다 ㅠㅠ) 강의에서 다룬 내용들의 질문들을 부탁드립니다!! (설치과정, 강의내용을 듣고 이해가 안되었던 부분들, 강의의 오류 등등) 이런 질문은 부담스러워요.. (답변거부해도 양해 부탁드려요) 개인 과제, 강의에서 다루지 않은 내용들의 궁금증 해소, 영상과 다른 접근방법 후 디버깅 요청, 고민 상담 등.. 글쓰기 에티튜드를 지켜주세요 (저 포함, 다른 수강생 분들이 함께보는 공간입니다.) 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. 질문글을 보고 내용을 이해할 수 있도록 남겨주시면 답변에 큰 도움이 될 것 같아요. (상세히 작성하면 더 좋아요! ) 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. ==================
안녕하세요. Upstream Gradient와 Local Gradient를 제대로 이해했는지 몰라 질문드립니다. 세터1의 가중치를 업데이트하려고 할 때 Local Gradient는 구하고자 하는 가중치(세터1)가 직접 곱해지는 레이어의 gradient를 가리키는 것이고 Upstream Gradient는 세터1이 직접 곱해지는 레이어 이전까지(역방항기준) 모든 레이어의 gradient를 가리키는 것이 맞나요? 상세하고 명쾌한 강의 감사드립니다.
안녕하세요 교수님! 섹션 2의 딥러닝 모델에서 활성화 함수의 적용 강의에서 의문점이 생겨서 작성합니다. Sigmoid 함수의 특성에서 평균값이 0.5, 즉 0이 아니라서 Gradient Update가 지그재그 형태로 발생한다고 하셨는데.. 이 부분이 이해가 잘 되지 않습니다. 입력값의 크기가 양으로 크거나 음으로 클 때 기울기가 0에 가까워서 Gradient Update가 적어진다는 것은 알겠습니다. 하지만 입력값을 넣었을 때의 시그모이드 출력값의 평균과 Gradient Update가 어떤 관계인지가 이해가 되지 않습니다ㅜ 시그모이드를 미분한 함수가 시그모이드 출력값을 입력값으로 넣는게 아닌데... 왜 지그재그로 발생하는 것인가요.....? 감사합니다!
안녕하세요? 강의를 듣다가 궁금한 것이 생겨 질문 드립니다. 자바의 정렬 기본 알고리즘 시간 복잡도와 이진 탐색 시간 복잡도가 nlogn인 건 이해했는데, 코드부를 보면 이중 반복문이 나오고 있습니다. 앞 서 강의에서 반복문을 기준으로 이중 반복문이면 n의2승이라고 말씀하셨는데, 이 중 반복문을 썼는데도 nlogn이 되는 건 반복문이 진행되는 동안 절반씩 찾기 때문인가요?? 만약 이중 반복문으로 시간 복잡도가 올라간다면 이중 반복문을 쓰지 않고, 해결하는 방법을 알려주실 수 있으실까요?
