Bootcamp_zerobase/Pytorch

2025.05.18 Part12. 파이토치Chapter.06 데이터다루기01_ImageFolder02_Custom Dataset03_Transforms ImageFoldertorch의 데이터불러오기 구조Pytorch에서는 utils 패키지에서 Load할 수 있다. torch.utils.data.DataLoader( ) → 인수로 batch_size와 datasets을 받는다.import torchfrom torch import nnfrom torch import optimimport torch.nn.functional as Ffrom torchvision import datasets, transformsbatch_size = 32train_loader = torch.utils.data.DataLoad..

2025.05.08 Part12. 파이토치Chapter.04 Modeling01_modelingChapter.05 Model 학습01_training02_model save Pytorch의 모델링 Pytorch에서 모델을 정의하는 방법은 두 가지가 있다.nn.Sequential 방법Sub-Class of nn.Module 방법 torch.nn 모듈 관련 패키지와 모듈을 importimport torchfrom torch import nnimport torch.nn.functional as F nn 모듈은 tensorFlow와 다르게 input channel을 입력받는다. TensorFlow에서는 output channel만 받고 input은 자동으로 정해진다. nn.Sequential 방법 우선..

2025.04.27 Part12. 파이토치Chapter.03 간단한 Model 학습 시키기01_deeplearning Flow (1)02_deeplearning Flow (2) 03_deeplearning Flow (3) Deeplearning Flow데이터 Load 및 전처리 관련 패키지를 import하고, torch에서 제공하는 MNIST 데이터를 Load 한다.DataLoader는 제너레이터 양식으로 불러진다.import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt## pytorch 관련 패키지import torchfrom torchvision import datasets, transformsimport torch.utilsbatch..

2025.04.27 Part12. 파이토치Chapter.02 최적화03_자동미분04_linear Regression 자동미분 autograd는 Pytorch에서 핵심적인 기능을 담당하는 하부 패키지autograd는 텐서의 연산에 대해 자동으로 미분값을 구해주는 기능이다.tensor 데이터를 생성할 때, requires_grad 임수를 True로 설정하거나.requires_grad(True)를 실행하면그 텐서에 행해지는 모든 연산에 대한 미분값을 계산한다.계산을 멈추고 싶으면 .detach() 함수나 with을 이용해 torch.no_grad()를 이용한다. tensor.grad_fn 속성을 출력해 미분 함수를 확인할 수 있다. 기본적으로 tensorflow 자동미분은 아래와 같이 with tf..

2025.04.26 Part12. 파이토치Chapter.01 Tensor 다루기01_Tensor 다루기02_Tensor 연산 Tensor 다루기 PyTorch의 TensorPytorch에서는 Tensor type이 Variable과 Constant를 포함합니다. 기존에 Variable 타입이 있었지만, 이는 자동미분을 위한 것이었는데, 이 기능을 Tensor 타입에 포함시켰습니다. 아래는 기존의 데이터를 Tensor 타입으로 변경하는 과정이다.import torchli = [[1,2], [3,4]]li_tensor = torch.tensor(li)li_as_tensor = torch.as_tensor(li)print(f" Data : {li} \n| Shape : | Type : {t..

Velog에서 옮겨적음 2025.03.03 Chapter 6. Transfer Learning41. 식물잎의 사진으로 질병분류 - 파일정리42. 식물잎의 사진으로 질병분류 - 학습하기 식물잎 사진으로 질병분류데이터 불러오기 주 의 병든 작물잎 사진을 이용한 분류문제kaggle에서 좋은 평가를 받은 코드로 해설. 좀 어려울 수 있지만.. 세미나 느낌으로 접근..데이터는 kaggle에도 있고, 강사님이 공유해주신 google Drive에서도 받을 수 있었다.질병을 어떻게 판정해야 하는지 모르지만... 일단 질병의 이름별로 사진이 폴더별로 분류가 되어있다.colab에서 압축푸는 것..폴더이름을 이용해서 class_list 생성test, train, validation 데이터를 나눌 폴더 생성 데이터 ..