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처음하는 딥러닝과 파이토치(Pytorch) 부트캠프 (쉽게! 기본부터 챗GPT 핵심 트랜스포머까지) [데이터분석/과학 Part3]
혹시 02_Tensor.md 자료는 어디서 다운받을 수 있을까요?
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처음하는 딥러닝과 파이토치(Pytorch) 부트캠프 (쉽게! 기본부터 챗GPT 핵심 트랜스포머까지) [데이터분석/과학 Part3]
이제 pytorch 설치에서 conda 안쓰는데 (pip3 install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu126)로 다운 받는 방법좀 알려주세요. 이거 달라서 import torch부터 막히니까 뭐 되질 않네요
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처음하는 딥러닝과 파이토치(Pytorch) 부트캠프 (쉽게! 기본부터 챗GPT 핵심 트랜스포머까지) [데이터분석/과학 Part3]
파이토치는 깔았는데 커널이 죽는다고 떠서 임포트가 안된다고 나오네요. 이 경우엔 오류 어떻게 수정하면 되는지 알수있을까요? The kernel for Untitled1.ipynb appears thave died. It will restart automatically.
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처음하는 딥러닝과 파이토치(Pytorch) 부트캠프 (쉽게! 기본부터 챗GPT 핵심 트랜스포머까지) [데이터분석/과학 Part3]
강의 자료에 필기는 어떻게 하나요? 그냥 보기만 하는 용도인가요
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[VLM101] 파인튜닝으로 멀티모달 챗봇 만들기 (feat.MCP / RunPod)
# 모델을 로드하는 코드 model_id = "/work/checkpoints/hf/Qwen2.5-VL-3B-Instruct" # 사용할 모델 경로 지정 model_org = Qwen2_5_VLForConditionalGeneration.from_pretrained( model_id, # 모델 경로로부터 모델 불러오기 device_map="auto", # 자동으로 장치 설정 (예: GPU 사용) torch_dtype=torch.bfloat16, # 모델의 데이터 타입을 bfloat16으로 설정 (메모리 최적화) ) processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id) # 모델에 맞는 processor 불러오기 ==> 질문 사항 (2개) 질문1) 위 코드에 동일한 모델을 model_org 와 processor 로 정의한 거 같은데 왜 이렇게 정의한 이유는 무엇인가요? 질문2) datacollator 는 모델마다 정의하는 방법이 다른 거 같은데 현재 샘플로 주신 모델은 어디를 참고해야 하나요?
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첫번째 문제의 보기가 matmul 이 아닌지요?
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저만 그런건지 모르겠는데 강의 영상도 검은색으로 나오고 이전 강의랑 동일한 영상이 나오더라고요. 실제로 잘못 올라와 있는 건지 아니면 저 개인의 문제인지 확인해봐야 할 것 같습니다.
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- 강의 영상에 대한 질문이 있으시면, 상세히 문의를 작성해주시면, 주말/휴일 제외, 2~3일 내에 답변드립니다 (이외의 문의는 평생 강의이므로 양해를 부탁드립니다.) - 강의 답변이 도움이 안되셨다면, dream@fun-coding.org 로 메일 주시면 재검토하겠습니다. - 괜찮으시면 질문전에 챗GPT 와 구글 검색을 꼭 활용해보세요~ - 잠깐! 인프런 서비스 운영(다운로드 방법포함) 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 강의 교안을 이메일로 3가지를 지켜서 보내면 오전 중에 보내주신다는 영상이 있는데, 제가 토요일에 보내고 월요일에 안 보내주셔서 리마인더 메일도 드렸는데 읽으시고 어째서 아무 반응이 없으신거죠? 강의 교안을 구글 드라이브로 넣어주시는지, 이메일로 pdf 형식으로 오는지, 그 어떠한 답변도 못 받고 계속 기다리기만 해야하나요? 처음 결제해보는데 너무 답답하고 짜증이 납니다. 이런 건 어디에다 문의해야하는겁니까?
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안녕하세요 항상 너무 좋은강의 잘 듣고있습니다! 다름이 아니라 실습 중 값이 이상하게 나와 질문드립니다. 현재 맥북 사용중이구요, 강의 코드에 올라온 CUDA 사용하는 부분만 mps로 변경하였습니다. 그러나 loss 값이 아래 사진과 같이 점점 음수쪽으로 커집니다. 그리고 test시 정확도도 28프로 정도로 낮게 나오구요. 딥러닝을 Unet과 같은 cnn 기반 모델에서도 돌리고있는데 지금까지 mps 설정에서 문제가 된적은 없었습니다..! 근데 갑자기 왜 이런 결과가 나온걸까요? import torch device = 'mps' if torch.backends.mps.is_available() else 'cpu' torch.manual_seed(1) print(device) model = model.to(device)
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13섹션의 강의자료 보내주세요. Regularization, Architecture 관련 강의 자료가 없어요.
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10_Regularization.md 일이 업Dropout, Batch Nomalization에 대한 강의자료가 없어요. 학인후 전달 부탁드립니다.
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- 강의 영상에 대한 질문이 있으시면, 상세히 문의를 작성해주시면, 주말/휴일 제외, 2~3일 내에 답변드립니다 (이외의 문의는 평생 강의이므로 양해를 부탁드립니다.) - 강의 답변이 도움이 안되셨다면, dream@fun-coding.org 로 메일 주시면 재검토하겠습니다. - 괜찮으시면 질문전에 챗GPT 와 구글 검색을 꼭 활용해보세요~ - 잠깐! 인프런 서비스 운영(다운로드 방법포함) 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 올려준 강의 중에서 섹션 16의 주식 데이터 예측하기를 수강하던 중에 궁금한 점이 생겼습니다. 각 날짜의 시작 가격을 입력으로 넣고 마감 가격을 정답으로 했는데, 그러면 추후 학습된 모델을 이용해서 예측을 할 때 2일 또는 3일 뒤의 가격을 예측할 수 있나요? 다른 학습 모델을 만들어야 하나요?
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안녕하세요. 강의 듣다가 의문사항이 있어 질문드립니다. 공유해주신 pdf 파일에서 07.multilabel_classification.pdf 에서 BCELOSS 함수와 Binary classification(이진분류)에 적힌 내용입니다. Regression 문제에서 mse loss 함수를 사용하면 , 함수가 non-convex 한 이슈가 있다고 적혀있는데 Regression 이 아니라 classification 문제에서 발생하는 이슈가 아닌가싶어 질문드립니다. mse loss 함수가 non-convex한 이슈가 발생한다는 점이 왜 언급된건지 궁금합니다.
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안녕하세요. 강의 잘 보고 있습니다. 학습시 minibatch를 사용했다면, test시에서 minibatch 수만큼 사용하여 prediction한다고 하셨는데, 제가 알고 있던 것과 좀 달라 문의드립니다. 학습할때는 minibatch gradient descent를 사용해 학습하더라도, 테스트할때는 minibatch 만큼 인풋을 사용할 필요가 없을것 같은데요. 예를들어 한개의 데이터(여러 feature를가진)만을 인풋으로 넣어도 당연히, output인 집값을 잘 예측해야하고, minibatch 이상의 데이터 수를 넣어도 역시 잘 예측해야 맞는게 아닌가 싶습니다. 미니배치를 쓰더라도 데이터셋전체를 한번의 epoch안에 다 사용해서 모델을 튜닝하고 epoch을 반복하니까, 평가할때는 미니배치랑은 전혀 상관없는것으로 알고있었는데, 아닌가요? 감사합니다.
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최신 딥러닝 기술 Vision Transformer 개념부터 Pytorch 구현까지
vit 결과 부분에서 mean attention distance가 멀다는게 왜 전체적으로 본다는걸 의미하는지 잘 모르겠습니다
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11_MILTI-LABEL-CLASSIFICATION-DROPOUT-BATCHNORMALIZATION.ipynb 파일의 테스트 셋 기반 Evaluation 코드 질문이 있어서 문의 드립니다. test_loss /= len(test_batches.dataset) 평균 Test loss를 보기 위해서는 뒤에 .dataset이 빠져야 되는 것이 아닌가 싶어서 문의 드립니다. loss를 구하는 과정은 minibatch 단위로 구했기 때문에 minibatch로 나누어야 평균 Test loss가 아닌가 싶습니다.
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안녕하세요 강사님 말씀대로 주피터 노트북 환경에서 파이토치를 설치해 보았습니다. 근데 conda 환경에서는 더 이상 지원을 하지 않는다고 하면서 pip로 설치하라는 얘기합니다. pip로 설치를 해도 괜찮은지, 아니면 다른 방법이 있는지 궁금합니다.
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optimizer.zero_grad() 를 호출하여 모델 매개변수의 변화도를 재설정합니다. 기본적으로 변화도는 더해지기(add up) 때문에 중복 계산을 막기 위해 반복할 때마다 명시적으로 0으로 설정합니다. 파이토치 한국어 커뮤니티에서 봤었던 내용이랑 너무 헷갈려서 질문 드립니다. 강사님이 6:00 시작부터 왜 zero_grad()를 사용하는지 설명하시는 부분에서 새로운 출력값에 대한 오차값의 편미분이 누적해서 "곱"해지는 것 처럼 설명해주시는데 , 제가 이해한 바로는 기울기가 이전 반복의 기울기에 "더해지는 것"으로 알고 있거든요 제가 잘못 이해하고 있는 것인지 궁금합니다. 아래가 제가 이해하고있는 과정입니다.(기울기 초기화를 하지 않을시 Pytorch의 누적 과정)
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처음하는 딥러닝과 파이토치(Pytorch) 부트캠프 (쉽게! 기본부터 챗GPT 핵심 트랜스포머까지) [데이터분석/과학 Part3]
import torch data1 = torch.DoubleTensor([ [[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]] ]) print (data1.shape, "높이(k):", data1.size(0), "너비(n):", data1.size(1), "깊이(m):", data1.size(2)) 위와 같이 예제 코드를 보다 의문이 들어 문의 남깁니다. 기존에 배웠던 넘파이 데이터 구조에서와 마찬가지로 생각했는데, 여기 텐서에서도 순서가 깊이(depth) - 높이(row) - 너비(column) (2, 2, 3) 순이 아닌지 하여 질문 드립니다. 혹시 제가 오개념을 잡고 있다면, 알려주시면 정말 감사하겠습니다!
해결됨
처음하는 딥러닝과 파이토치(Pytorch) 부트캠프 (쉽게! 기본부터 챗GPT 핵심 트랜스포머까지) [데이터분석/과학 Part3]
- 강의 영상에 대한 질문이 있으시면, 상세히 문의를 작성해주시면, 주말/휴일 제외, 2~3일 내에 답변드립니다 (이외의 문의는 평생 강의이므로 양해를 부탁드립니다.) - 강의 답변이 도움이 안되셨다면, dream@fun-coding.org 로 메일 주시면 재검토하겠습니다. - 괜찮으시면 질문전에 챗GPT 와 구글 검색을 꼭 활용해보세요~ - 잠깐! 인프런 서비스 운영(다운로드 방법포함) 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 안녕하세요 파이토치 실습 코드 부분 수강시 마다, 강의와 동일하게 torch.FloatTensor 메서드를 쓰는데도 강의에서 나오는 출력값 : tensor([2.1218e+28, 1.8070e+29, -4.3554e+28]) 실제 출력값 : tensor([0., 0., 0.]) 계속 위와 같은 결과가 나옵니다. 타 웹페이지를 검색해봐도 나오지 않아, 원인 및 조치방법 문의드립니다.
