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프로젝트/Must Have Pytorch 2

[Pytorch] CNN으로 사진 분류하기

데이터 전처리하기 데이터 증강 이미지 정규화 CNN으로 이미지 분류하기 모델 정의하기 모델 학습하기 모델 성능 평가하기 전이 학습 모델 VGG로 분류하기 사전 학습된 모델 불러오기 학습 루프 정의하기 학습 및 성능 평가하기 핵심 용어 정리 1. convolution : 작은 필터를 이용해 이미지로부터 특징 추출 2. CNN : convolution layer를 반복적으로 쌓아 만든 인공 신경망 3. feature map : convolution layer의 결과를 말함 4. 데이터 증강 : 이미지의 회전 및 잘라내기 등 하나로 여러가지의 데이터를 만들어 데이터를 늘리는 기법 5. 이미지 정규화 : 이미지의 픽셀 간 편향 제거에 사용. 각 채널의 분포가 동일해짐 6. padding : 이미지 외곽을 0으로..

[Pytorch] 파이토치의 기본 구성

본 카테고리는 Must Have 텐초의 파이토치 딥러닝 특강 책을 기본으로 하여 작성되었습니다. 파이토치는 클래스별로 분류되어 이해할 수 있도록 구성되어있음 import torch print(torch.cuda.is_available()) a = torch.tensor([1, 2, 3]) b = torch.tensor([4, 5, 6]) c = a + b print(c) 출력내용 : True tensor([5, 7, 9]) 파이토치 기본 구성 nn.Module 클래스 class Net(nn.Module): def __init__(self): ''' # 신경망 구성요소 정의 ''' def forward(self, input): ''' # 신경..

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