파이썬4 파이썬 리스트 2개 한번에 for문 돌리기 파이썬으로 다양한 코드를 짜다 보면 리스트를 정말 많이 사용한다. 특히 계속 꺼내서 쓰는 일이 많아서 그런데, 서로 다른 2개의 리스트에서 꺼내 쓸 일이 생긴다. 예를들어 아래처럼 파이토치에서 loss를 별도로 계산하고자 할 때 생긴다. output 여러개, label 여러개를 가져왔는데 하나씩 꺼내서 loss를 계산해야 된다. 대충 이런 상황에서 다음과 같이 코딩하면 에러가 난다. for i, j in [1], [2]: print(i + j) 이럴땐 zip() 함수를 사용해서 묶어주면 파이썬이 알아먹는다. for i, j in zip([1], [2]): print(i + j) zip(리스트1, 리스트2, ....) 하면 된다. 끝. 2023. 7. 28. Timm 라이브러리 모델명 정리 timm 라이브러리는 pre-trained 된 모델을 인스턴스해서 쓸 수 있다. 프리 트레이닝 하는 데이터셋의 양이 테라 수준이라 직접 하기는 좀... 그렇다. 페이지 공홈 https://timm.fast.ai/ 깃허브 공홈 https://github.com/huggingface/pytorch-image-models 구글같은 경우는 모든 모델의 학습 조건, 정확도 등을 상세하게 적어놔준다. 그런데 timm 라이브러리의 주인인 hugging face 친구들은 너무 불친절하다. (진심 킹받음) 그래도 어쩌겠나... 써야지 ㅠㅠ 일단 설치 pip install timm 그리고 이걸 인스턴스 하는 방법 # 방법1 model = timm.models.vit_base_patch16_224(pretrained=Tru.. 2023. 7. 19. Transformer confidence score 보는 방법 Transformer를 평가할 때 종종 confidence score가 사용된다. confidence score는 해당 클래스에 얼마나 확신이 있는지다. 즉 모델이 얼마나 자신있게 '이건 닭이야!!!!!!!!!!1' 라고 하는거다. 이 confidence score를 뽑아내는 방법을 알아보자. 이미지넷을 사용할껀데 Cifar-10같은 다른걸로 해도 무방하다. 나처럼 이미지넷으로 할거면 일단 다운부터 받자. [논문 구현] ViT ImageNet 평가 방법 | pytorch, timm 라이브러리, timm ViT ViT는 트랜스포머 중에서 그나마 간단한 형태이다. 실제로 구현하는게 그리 어렵지는 않다. 하지만.......... 논문에서 '대용량 pre-training'이 안된 ViT는 퍼포먼스가 상당히 떨어.. 2023. 5. 9. ImageNet 원본 이미지 보는 방법 이미지넷 원본이 보고싶다면.... 일단 다운부터 받자. [논문 구현] ViT ImageNet 평가 방법 | pytorch, timm 라이브러리, timm ViT ViT는 트랜스포머 중에서 그나마 간단한 형태이다. 실제로 구현하는게 그리 어렵지는 않다. 하지만.......... 논문에서 '대용량 pre-training'이 안된 ViT는 퍼포먼스가 상당히 떨어진다고 나온다. 다시 davidlds.tistory.com 다음으로 데이터 로더를 설계해준다. transform_origin = transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), ]) origin_set = datasets.Image.. 2023. 5. 9. 이전 1 다음
