[PyTorch] 쉽고 빠르게 배우는 딥러닝대시보드

안녕하세요. 올려주신 강의 열심히 보면서 공부중에 있습니다^^   Continual Learning 과 Transfer Learning 의 차이점을 혹시 알수 있을까요? 두가지 개념 모두 기존에 학습된 weight를 사용하여 현재 데이터에 더 잘 맞는 모델을 만들겠다. 라고 느껴져서요. 차이점이 궁금합니다~!!^^

안녕하세요. 올려주신 강좌로 열심히 공부하고 있습니다~   "Deep Learning 정의" 부분에서 Graphical representation learning이 중요하다고 말씀해주시고, 이후에 공부해보겠다고 말씀주셨는데요, 다음 강의에서 해당 내용에 대한 설명을 찾지 못했어요^^;; 혹시 어떤 강의 챕터에서 설명해주시는지 알 수 있을까요?

안녕 하세요 좋은 강의 듣고 있습니다. 문의 사항이 있습니다 학습시간을 줄이기 위해서 다음과 같이 하고 있습니다. 1. GPU 3xxx 구입하여 줄림 2.서버를 임대하여 줄임 위의 두 가지 방법은 전부다 이해가 되었는데 만약 1000장을 학습하고 나서  200장을 학습하려고 하면 기존 방법은 1200장을 다시 학습 하였습니다. 200장만 학습하여 시간을 단축 시키는 방법은 없을까요? 답변 부탁 드립니다.

RNN의 cross_entropy를 적용해서 실행시켰는데 1D target tensor expected, multi-target not supported 라고 나옵니다. 코드는 모두 맞게 썻습니다. 이유를 알고싶습니다.

Mnist 데이터 실습에서 다음과 같은 코드 오류가 발생하는데 이유와 해결책을 알 수 있을지요? 그리고 캐글에서 직접 다운로드받은 데이터와 강의에서 사용되는 데이터가 약간 차이가 있는데 강의에 사용된 데이터를 별도로 다운로드 받을 수 있을지요?

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self.fc1 =nn.Linear(320,50)에서 320이란 숫자가 어떻게 나온건지 모르겠습니다. (W-F+2P)/S + 1을 적용해보면 1) (28-5+2*0)/1 + 1 => 242) (24-5+2*0)/1 + 1 => 203) 20 x 20 x 20(output depth) => 8,000이라고 생각했습니다.

안녕하세요 이미지넷은 1000개의 클래스인걸로 알고있는데 model=models.resnet18(pretraine=True)하면 모델에서 어느 부분만 가져와서 어느부분 weight를 채워주는건가요? 이번 예시는 2개의 traget 값인데요

이해 되지 않으면 Resnet의 구조나 논문을 찾아보라고 하셨는데 애초에 make layer부분이 Resnet 구조의 어느 파트에 해당하는지 이해가 안가 질문드립니다. 가능하다면 해당 내용에 대해 참고할만한 글이나 논문에 대해 알려주시면 감사하겠습니다

weight sharing 설명하실 때 학습해야할 parameter수를 계산하면서 비교하셨는데학습해야할 parameter에 feature Map 또한 고려하셨는데 feature Map은 레이어에서 입력 또는 출력이 아닌가요?어떻게 학습해야할 파라미터수가 강의자료(38, 39page)처럼 계산되었는지 궁금합니다.!!

BasicRNN의 forward함수에서 self.rnn(x, h_0)로부터 나온 아웃풋인 x[:,-1,:]를 h_t로 설정하셨는데, 여기서 [:,-1,:]이 무슨 의미인지 모르겠습니다. .size()함수를 이용하여 확인해봤더니 x가 [100,779,256] 이런식으로 나오고 h_t가 [100,256]으로 나와서 h_t=x.view(100,256) 이렇게 바꿔서 돌렸더니 "RuntimeError: shape '[100, 256]' is invalid for input of size 25395200"으로 뜹니다 질문1. [:,-1,:]이  .view(배치사이즈,히든사이즈)과 어떤 차이가 있는지 궁금합니다. 질문2. rnn의 아웃풋이 아닌 히든으로 logit을 구해도 무방한가요? ex) x, hidden = self.rnn(x, h_0) h_t=hidden.view(100,256)

안녕하세요. 이전 질문(+ 주신 답변) 에 연결된 질문입니다. 해당 데이터로 테스트를 하고 싶은데, 다운로드 받은 데이터는 라벨이 붙어있어 어려울 것 같습니다.  이 경우 csv  파일의 첫 열(라벨 부분)만 삭제하면 될 것 같은데, 구글링을 해도 방법을 찾기 어렵네요.  혹시 방법이 있을까요? 이 실습을 꼭 끝마치고 싶은 마음이 있어 그렇습니다 ㅠㅠ  

안녕하세요. 드린 질문 관련해서 좀더 자세히 설명하지 못했던 점 죄송합니다. 아래와 같이 추가 설명 드립니다.  1) 강의명 [실습] MLP를 이용한 MNIST 숫자분류 2) 사용한 코드는 아래 사진과 같습니다.   3) 첫번째 질문은, 영상에서와 저의 라벨이 다르게 나오는 것입니다.    4) 두번째 질문은, 영상에서 알려주신 대로 데이터셋을 다운로드 받아서 사용하는데, 저의 테스트 데이타 셋에는 라벨이 붙어 있습니다. (이 것이 없어야 한다고 말씀하셨는데 ㅠㅠ) 

강의에 보면 테스트 데이터 셋은 라벨이 없는데, 제 테스트 데이터 셋은 라벨이 붙어있어요 ??  

안녕하세요. 동일한 데이터 셋을 사용했다 생각했는데, 강의에서 확인되는 데이터 형태와 저의 형태가 다른 것 같아 문의 드립니다. 이 때문에 다음 단계에서 에러가 나는 것 같아서요.  (저는 각 열이 1x1 형태로 나옵니다) 강의에서는 label1,, 이런 형태로 나오네요. 

안녕하세요. 수업을 듣고 있는 대학생입니다. 코드를 그대로 썼는데 에러가 나서요. 원인을 못찾겠습니다.

 안녕하세요. 인프런 강의를 잘 듣고 있습니다.  RNN 관련 실습 중에,  cuda 관련해서 위와 같이 메세지가 나타납니다.  다음 라인 진행에는 문제가 없는 것 같은데, 워닝이 뜬 것 같아서, 일반적으로 나타나는 설명인지 확인 부탁 드립니다. ^^  강의와 관련있는 질문을 남겨주세요.• 강의와 관련이 없는 질문은 지식공유자가 답변하지 않을 수 있습니다. (사적 상담, 컨설팅, 과제 풀이 등)• 질문을 남기기 전, 비슷한 내용을 질문한 수강생이 있는지 먼저 검색을 해주세요. (중복 질문을 자제해주세요.)• 서비스 운영 관련 질문은 인프런 우측 하단 ‘문의하기’를 이용해주세요. (영상 재생 문제, 사이트 버그, 강의 환불 등) 질문 전달에도 요령이 필요합니다.• 지식공유자가 질문을 좀 더 쉽게 확인할 수 있게 도와주세요.• 강의실 페이지(/lecture) 에서 '질문하기'를 이용해주시면 질문과 연관된 수업 영상 제목이 함께 등록됩니다.• 강의 대시보드에서 질문을 남길 경우, 관련 섹션 및 수업 제목을 기재해주세요. • 수업 특정 구간에 대한 질문은 꼭 영상 타임코드를 남겨주세요! 구체적인 질문일수록 명확한 답을 받을 수 있어요.• 질문 제목은 핵심 키워드를 포함해 간결하게 적어주세요.• 질문 내용은 자세하게 적어주시되, 지식공유자가 답변할 수 있도록 구체적으로 남겨주세요.• 정확한 질문 내용과 함께 코드를 적어주시거나, 캡쳐 이미지를 첨부하면 더욱 좋습니다. 기본적인 예의를 지켜주세요.• 정중한 의견 및 문의 제시, 감사 인사 등의 커뮤니케이션은 더 나은 강의를 위한 기틀이 됩니다. • 질문이 있을 때에는 강의를 만든 지식공유자에 대한 기본적인 예의를 꼭 지켜주세요. • 반말, 욕설, 과격한 표현 등 지식공유자를 불쾌하게 할 수 있는 내용은 스팸 처리 등 제재를 가할 수 있습니다. 

mac 사용자입니다. 아나콘다 설치 후, 가상환경 (inflearn)을 만들고,  jupyter notebook, torch, torchtext.. 설치를 완료했습니다.  발생한 문제는, jupyter notebook 사용시에 torch는 문제가 없는데. "from torchtext import data, datasets" 여기서 import error가 발생합니다.  도움을 부탁드립니다 ㅠㅠㅠ 실습 진도를 못 나가고 있습니다ㅠㅠ 

LSTM을 공부하고 직접 구현해보고 느낀점은 예측 값이 실제 값보다 하나씩 밀리는 현상이 있는 것 같습니다. LSTM의 원리가 window안에 있는 데이터들을 학습하여 다음 step에 대한 예측값을 내놓는 원리가 맞나요?

Autoencoder에 대한 내용의 이해는 잘 된것 같습니다.더 나아가서 Autoencoder 수식을 직접 계산해보고 싶은데, 계산 과정에 대한 내용이 궁금합니다.