DataSet
[부스트캠프][P-stage][WK04 / Day2] Image Classification 2
1. 금일 목표 1회 이상 제출 이미지와 해당하는 클래스 Label (18개의 클래스 중 하나)을 생성할 수 있는 Pytorch Dataset Class를 직접 생성 albumentation 라이브러리의 여러 transform 기법을 적용 2. 진행사항 1) 1회 이상 제출 처참하다... 보완해야 할 부분이 많다. 2) 이미지와 해당하는 클래스 Label (18개의 클래스 중 하나)을 생성할 수 있는 Pytorch Dataset Class를 직접 생성 class TrainDataset(Dataset): def __init__(self, img_paths, transform): self.df = pd.read_csv(os.path.join(img_paths, 'train.csv')) self.img_pat..
[부스트캠프][WK03 / Day12] PyTorch 구조 학습하기
1. 강의 내용 AutoGrad & Optimizer (최성철 교수님) 1) torch.nn.Module 딥러닝을 구성하는 Layer의 base class Input, Output, Forward, Backward(weights를 AutoGrad) 정의 학습의 대상이 되는 parameter(tensor) 정의 2) nn.Parameter Tensor 객체의 상속 객체 nn.Module 내에 attribute가 될 떄는 required_grad=True로 지정되어 학습 대상이 되는 Tensor 대부분의 layer에는 weights 값들이 지정되어 있기 때문에 우리가 직접 지정할 일은 잘 없음 # y = xw+b, in_features * out_features 만큼의 parameter(weights) 값들..