파이토치 모델 수정
[파이썬, 파이토치] 모델 커스텀 : pytorch model custom¶ In [1]: # 샘플 모델을 생성합니다 from torch import nn class OriginNetwork(nn.Module): def __init__(self, n_labels:int): super(OriginNetwork, self).__init__() self.layer1 = nn.Sequential( nn.Conv2d(1, 32, 3, 1, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(2) ) self.layer2 = nn.Sequential( nn.Conv2d(32, 16, 2, 1, padding=1), nn.ReLU(inplace=True), nn.MaxPool2d(2..
2023. 8. 19.
딕셔너리 값이 최대값인 키 도출 (파이썬)
딕셔너리 값이 최대값인 키 도출¶ max 함수에 key 옵션을 활용합니다 step 1: 예시 데이터 생성 In [1]: data = {"AA" :2, "BB" : 5, "CC":0} step2: 딕셔너리 객체에 get 합수를 호출하여 value가 최대값인 key 도출 In [2]: max(data, key=data.get) Out[2]: 'BB' [참고] max 함수에 key 옵션을 활용하면, 조건에 맞는 최대값을 찾을 수 있습니다 In [3]: # 예시 데이터 data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] # 1과 10 사이 숫자 중 음수를 취했을 때 가장 큰 수 max_tuple = max(data, key=lambda x:-x) max_tuple Out[3]: 1
2023. 8. 19.
파이토치 데이터 셔플 ranperm
파이토치 데이터 셔플 ranperm¶ In [1]: import torch 4차원 데이터 5개를 예시 데이터로 생성합니다. In [2]: x = torch.rand(4,5) x Out[2]: tensor([[0.3601, 0.7191, 0.0649, 0.6345, 0.0973], [0.9422, 0.7522, 0.3226, 0.7409, 0.9491], [0.6189, 0.5059, 0.3871, 0.1888, 0.4290], [0.9776, 0.4078, 0.9502, 0.5633, 0.7266]]) 5개의 정답 셋을 예시 데이터로 생성합니다. In [3]: y = torch.rand(4,1) y Out[3]: tensor([[0.4993], [0.5531], [0.0212], [0.4379]]) ra..
2023. 8. 19.
