월 14,740원
5개월 할부 시다른 수강생들이 자주 물어보는 질문이 궁금하신가요?
- 미해결[파이토치] 실전 인공지능으로 이어지는 딥러닝 - 기초부터 논문 구현까지
nn.model
model인스턴스에 바로 inputs값을 받을수 있는 이유가 뭔지 모르겠습니다. class에서 init메소드에서 매개변수값을 받지 않고 foward에서 매개변수 값으로 바로 받는데 이렇게 코드를 작성할수 있는 이유가 있나요??
- 미해결[파이토치] 실전 인공지능으로 이어지는 딥러닝 - 기초부터 논문 구현까지
다운로드 파일
다운로드 파일에 코드가 없는데 이게 무슨 일이죠..? deeplearningbro <- 이 파일 맞나요
- 미해결[파이토치] 실전 인공지능으로 이어지는 딥러닝 - 기초부터 논문 구현까지
데이터로드 오류
어떻게 해결해야하나용?
- 미해결[파이토치] 실전 인공지능으로 이어지는 딥러닝 - 기초부터 논문 구현까지
왜 torch.max 를 사용하셨는지 궁금해요
마지막 5.6 모델 정확도 구하기에서 _, predicted = torch.max(outputs.data,1) 왜 max를 사용하셨는지가 궁금해요. 다른 선택지들과 어떤 차이들이 있나요?
- 미해결[파이토치] 실전 인공지능으로 이어지는 딥러닝 - 기초부터 논문 구현까지
집값 예측하기에서 질문
만약 나중에 커버 되는 내용이면 굳이 설명 안해주셔도 되요~ 1. 학습한 모델을 Database(Relational 혹은 NoSQL)에 저장할 수가 있나요? 아님 파일로 저장을 하게 되나요? 2. 학습한 모델을 테스트 해 보고 싶다면 어떻게 해야 하나요? 예를 들어 Row[0] 값을 넣고 Price가 근사치가 나오는지 테스트 해보고 싶다면 코드를 어떻게 짜야 하나요? 감사합니다!
- 미해결[파이토치] 실전 인공지능으로 이어지는 딥러닝 - 기초부터 논문 구현까지
질문드립니다.
idx = np.where(actual == i ) 실제값의 위치 인덱스를 구하는건가요? cluster[idx, 0 ], cluster[idx, 1] 0과 1이 어떤걸 의미하는건가요? 뭐가 다른지 모르겠습니다...
- 미해결[파이토치] 실전 인공지능으로 이어지는 딥러닝 - 기초부터 논문 구현까지
x.grad 결과가 계속 업데이트되는 문제?
안녕하세요. 이번 강의 코랩 파일을 실행해보다가 궁금한 점이 생겨서 질문 남깁니다. 역전파 코랩 파일에서 3번째 셀(y, z, res 계산하는 셀) ~ 5번째 셀(x.grad를 print하는 셀)을 순서대로 여러번 실행하면 print(x.grad)의 결과가 처음 [[2, 2], [2, 2]]에서 [[4, 4], [4, 4]], [[6, 6], [6, 6]], [[8, 8], [8, 8]] ... 로 계속 바뀝니다. x, y, z, res의 변화가 없으니 print(x.grad)의 결과가 계속 [[2, 2], [2, 2]]로 동일해야 할 것 같다고 생각되는데 왜 이런 현상이 발생하는 건가요? 궁금합니다.
- 미해결[파이토치] 실전 인공지능으로 이어지는 딥러닝 - 기초부터 논문 구현까지
cam모델 구축 질문드립니다.
1.data, label = trainset[img_sample] # 이미지 한 장과 라벨 불러오기 라고 설명 되 있는데 [img_sample]이 어디서 나온건지 , 무슨역할을 하는건지 모르겠습니다.... ㅜ 2. hook을 통해 feature map을 가져온다고 하셨는데 model.layer4[1].bn2.register_forward_hook(get_activation('final')) 여기서 'final'은 임의로 name을 정하신건가요? 3. data.unsqueeze_(0) 차원을 늘린 이유가 궁굼합니다
- 미해결[파이토치] 실전 인공지능으로 이어지는 딥러닝 - 기초부터 논문 구현까지
손실함수 및 최적화방법 정의 부분 질문드립니다.
안녕하세요~ 1. noise 함수에서 return값 Variable은 어떤용도로 사용되는 코드인가요? 2. test_noise = noise(64) 64값은 임의로 정해주는게 맞나요? 3.학습부분. fake_data = generator(noise(n)).detach() real_data = imgs.to(device) d_loss += train_discriminator(d_optim, real_data, fake_data) fake_data = generator(noise(n)) g_loss += train_generator(g_optim, fake_data) 처음 fake_data에 detach()를 넣어준건 d_loss계산 후 g_loss 계산에 영향을 주지 않기 위해 detach()를 사용하는건가요?
- 미해결[파이토치] 실전 인공지능으로 이어지는 딥러닝 - 기초부터 논문 구현까지
라벨
커스텀 폴더에 있는 이미지를 사용하는 과정입니다. 마지막 셀 2개를 보시면 trainset에 label이 0과1 인 이미지가 2개 들어가 있는 것을 알수 있습니다. 하지만 iter를 사용하여 돌려보면 tensor([0]) 이라고만 뜨고 나머지 라벨 1인 결과는 보여주지 않습니다. 여러번 실행 해봐도 0밖에 나오지않고 다음것을 보여주지 않는데 무슨 문제인가요?
- 미해결[파이토치] 실전 인공지능으로 이어지는 딥러닝 - 기초부터 논문 구현까지
self.fc 부분 질문드립니다.
self.fc = nn.Sequential(nn.Linear(hidden_size*sequence_length, 1), nn.Sigmoid()) 1. hidden_size*sequence_length, 1 :1 ->부분이 다음날 값인지 1이 무슨의미인가요?
- 미해결[파이토치] 실전 인공지능으로 이어지는 딥러닝 - 기초부터 논문 구현까지
hidden state 초기 설정에 관해 질문드립니다.
h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size()[0], self.hidden_size).to(self.device) 1.초기 hidden state 설정을 하는 이유가 있을까요? 2.input_size가 -> x.size()[0]가 맞나요? n.RNN(input_size,...) h0 = torch.zeros(self.num_layers,...)인데 h0 = torch.zeros(x.size()[0],self.num_layers,..)이렇게 순서가 바뀌어도 상관없나요?
- 미해결[파이토치] 실전 인공지능으로 이어지는 딥러닝 - 기초부터 논문 구현까지
def forward부분 질문드립니다.
out = out.reshape(out.shape[0], -1) 1. reshape(out.shape[0], -1)부분은 한줄로 펴서 self.fc에 넣기 위함인가요? 2.out, _ = self.rnn(x, h0) , _ 이코드도 출력값을 저장하지 않겠다는 의미인가요?
- 미해결[파이토치] 실전 인공지능으로 이어지는 딥러닝 - 기초부터 논문 구현까지
에러가 나는데 원인을 모르겠습니다.
11-5 학습하기에서 아래와 같은 에러가 나는데 원인을 모르겠네요, 코드는 첨부해주신 코드로 돌려도 동일한 에러가 발생합니다. RuntimeError: Trying to backward through the graph a second time (or directly access saved variables after they have already been freed). Saved intermediate values of the graph are freed when you call .backward() or autograd.grad(). Specify retain_graph=True if you need to backward through the graph a second time or if you need to access saved variables after calling backward.
- 미해결[파이토치] 실전 인공지능으로 이어지는 딥러닝 - 기초부터 논문 구현까지
모델 평가 부분 질문드립니다.
-, predicted = torch.max(outputs.data, 1) 앞에 -, 이부분 코드가 무슨 의미인가요? 빨간색 표시한 부분 혹시 자세하게 코드 해설 가능할까요?
- 미해결[파이토치] 실전 인공지능으로 이어지는 딥러닝 - 기초부터 논문 구현까지
모델 구축 부분
conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5) conv2 = nn.Conv2d(6, 16 ,6) 1. conv1의 출력 채널수가 6으로 conv2에서 입력 채널수가 6이 되는건가요? 2 .conv2에서는 출력 채널수 16으로 주셨는데 그건 임의값으로 사용자가 정해주는 건가요? 3. 필터크기는 어떻게 정하는건가요?(임의값인가요?)
- 해결됨[파이토치] 실전 인공지능으로 이어지는 딥러닝 - 기초부터 논문 구현까지
모델 평가 부분 질문드립니다.
for data in dataloader 에서 dataloader은 어디서 받아 오는거에요? 학습 진행 부분에서 inputs, values 값은 각각 x_train, y_train 인가요?
- 미해결[파이토치] 실전 인공지능으로 이어지는 딥러닝 - 기초부터 논문 구현까지
tr.Normalize
tr.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))는 어떤 역할을 하는건가요?
- 미해결[파이토치] 실전 인공지능으로 이어지는 딥러닝 - 기초부터 논문 구현까지
코드 폴더를 못 찾겠습니다..
(사진)
- 해결됨[파이토치] 실전 인공지능으로 이어지는 딥러닝 - 기초부터 논문 구현까지
데이터 불러오기 강의에서 공유된 화면
공유되있는 코랩 코드는 어디서 볼 수 있나요?