가보자 가보자 1. 데이터 로더 (Data Loader) 데이터 세트가 항상 내가 원하는 형식으로 되어있지 않기 때문에 데이터를 불러올 때 특정한 형식으로 불러올 수 있어야 한다 이때 커스텀 데이터 로더를 구성해서 이용할 수 있다 다음 같은 구성으로 데이터 로더를 만들 수 있다 1-1. 꽃 분류 데이터 세트 불러오기 꽃 분류 데이터 세트 구성 커스텀 데이터 로더 구성하기 import torch from torchvision import transforms from torch.utils.data import DataLoader from PIL import Image from IPython.display import display import matplotlib.pyplot as plt import nump..

0. Image Captcha 라이브러리 설치하기 특정 자릿수의 정수를 이미지 형태로 반환하는 이미지 캡차(image captcha) 라이브러리 !pip install captcha 1. 랜덤 캡차 이미지 생성하기 (이미지, 정답 레이블)을 생성한 뒤에, 메타 데이터를 저장하여 관리할 수 있다 메타 데이터는 테이블(table) 형태의 데이터에 해당하므로, 판다스(Pandas)의 데이터프레임(dataframe) 형태로 저장할 수 있다 from captcha.image import ImageCaptcha def generate_random_images(directory, n_digits, cnt): # 메타 데이터 (경로, 정답) metadata = [] # 디렉토리(directory)가 존재하지 않을 때 ..

어제 같이 국비지원 학원을 다녔던 친구를 만나서 가볍게 한잔하고 왔더니 한시간 더 자버렸다ㅋ 그래도 적당히 마셔서 다행이다 휘유~ 그리고 돈 좀 아껴쓰자!!! 1. 자료구조를 이용해 수만 개의 데이터 처리하기 어떤 자료 구조를 이용해야 수만 개의 데이터를 빠르게 다룰 수 있을까? 파이썬으로 대량의 데이터를 만들어보고 직접해보자 성(last name)과 이름(first name)을 30개씩 준비한다 가능한 조합은 30 * 30 = 900개이다 import random import numpy as np import pandas as pd import heapq import time last_names = [ "Smith", "Johnson", "Williams", "Jones", "Brown", "Davis..

연휴 끝! 1. 텐서플로우의 자동 미분과 기울기(Gradient) TensorFlow에서는 Gradient Tape 기능을 제공한다 중간의 관련 연산들을 테이프에 기록하고, 역전파(backward)를 수행했을 때 기울기가 계산된다 import tensorflow as tf x = tf.Variable([3.0, 4.0]) y = tf.Variable([1.0, 2.0]) # 진행되는 모든 연산들을 기록 with tf.GradientTape() as tape: z = x + y loss = tf.math.reduce_mean(z) dx = tape.gradient(loss, x) # loss가 scalar이므로 계산 가능 print(dx) TensorFlow에서는 변수가 아닌 상수라면 기본적으로 기울기를 ..

요즘 딥러닝 강의만 듣고 정리하고 올린다는 것 자체에 너무 의미를 부여하고 있는게 아닌가 싶다 사실 잘 이해가 안되서 강의를 듣고 나온 내용들을 올리는 수준에 불과한데 말이다 딥러닝에 익숙해지는 것은 좋지만 지금 우선순위는 이것보다 클라우드 쪽에 좀 더 중점을 둬야하지 않을까 싶다 이번 설연휴에는 핑계지만 딥러닝만 올리고 다른건 거의 안한 것 같다 우선순위를 생각하면서 행동하자 1. 텐서플로우(Tensorflow) 개요 보시면 아시겠지만 파이토치와 텐서플로우는 상당히 유사한 부분이 많습니다 원래는 텐서플로우를 많이 사용하다가 파이토치가 등장하면서 파이토치로 많이 넘어갔었는데, 텐서플로우 2.0부터 파이토치와 유사한 부분들이 많아졌습니다 텐서플로우로 작성된 내용들도 많이 볼 수 있기 때문에 파이토치 뿐만 ..

설 연휴라 집에 내려와서 노트북으로 작성 중이다 노트북이 오래돼서 그런지 너무 느려서 예전에 포맷을 했었는데 그 이후로는 나름 쓸만한 것 같아서 다행이다 이번에는 파이썬에 있는 딥러닝을 위한 프레임워크인 파이토치에 대해서 알아보고 정리해볼 것이다 가보자고~ 1. 파이토치(PyTorch) 개요 PyTorch는 기계 학습 프레임워크(framework) 중 하나다 PyTorch를 사용하면, GPU 연동을 통해 효율적으로 딥러닝 모델을 학습할 수 있다 import torch 파이토치를 사용하여 연산을 할 때 CPU를 사용할 것인지 GPU를 사용할 것인지를 정할 수 있다 data = [ [1, 2], [3, 4] ] x = torch.tensor(data) print(x.is_cuda) x = x.cuda() #..

오늘은 설날 공휴일이라 느긋하게 일어나서 작성 중이다 이런 꿀 같은 공휴일을 잘 활용해야 내가 계획하고 있는 것들을 잘 마무리할 수 있을 것이다 아무나 하지 못하는 걸 해야 특별한 삶을 살 수 있다고 믿는다 누구보다 열심히 하자 1. 파이썬(Python) 파일 입출력 파일 객체를 만들 때는 open(), 파일 객체를 닫을 때는 close() 함수를 사용한다 파이썬에서는 여러 가지 파일 모드(mode)를 제공한다 r: 읽기(read) 모드(파일 읽기) w: 쓰기(write) 모드(파일에 내용을 쓰기) a: 추가(append) 모드(파일의 마지막에 새로운 내용 추가) 1-1. 파일 출력 파일에 데이터를 쓸 때는 write() 함수를 사용할 수 있다 줄바꿈 기호(\n)을 사용하여, 줄을 변경할 수 있다 여러 ..

이제 파이썬 Hello World랑 자료형부터 시작해서 프로그래밍 기초를 시작하려는 것 같다 아무래도 이 부분은 어느정도 기반 지식이 있다보니 빠르게 수강하고 빠르게 포스팅하고 남은 시간에 다른 것들을 해야겠다ㅎㅎ 시간을 효율적으로 관리하는 방법을 계속 연구하는 중이다 그리고 요즘 매일 새벽에 일어나서 공부하려니 다크써클이... 피부과 예약해야겠다 1. 파이썬(Python) 개발 환경 1-1. 파이썬 온라인 개발 환경 Google Colab 구글(Google) 계정만 있다면 무료로 사용할 수 있는 개발 환경이다 Google Colab 시작하기: https://colab.research.google.com/ [+코드] 버튼을 클릭하여 코드 셀을 추가하고, 파이썬 코드를 작성할 수 있다 [Shift + En..