DEVELOP_NOTE 썸네일형 리스트형 [Source Tree] Branch 추가 및 Remote push하기! 0. 사전 과정 Git에 Repository를 생성한다. Git Repo URL을 복사해서, Source Tree > Local > New... > "Clone from URL" 3.git URL을 입력하고, 해당 코드를 Pull 받기위한 Local 경로를 설정한 후 로컬 repo를 생성한다. 1. 'dev' 브랜치 추가하기 - master에 commit하기 전 dev라는 별도의 branch를 생성하여 코드를 관리하고자 한다. - 사용자별로 별도 브랜치를 생성하여 관리할 수도 있다. 2. Remote에 'dev'브랜치를 추적하는 dev를 추가하기 아래의 REMOTES > origin > 'dev'가 생성된것을 확인할 수 있다. 더보기 [Hugging Face model load관련 오류] git: 'lfs' is not a git command 1) Hugging face에서 아래와 같이 pre-trained model을 불러와서 사용하려했다. 2) jupyter notebook에서 관련 repo 설치를 위해 아래 코드 입력시, "git: 'lfs' is not a git command" 오류가 발생했다. 3) git-lfs가 설치되어있지 않아 발생하는 문제였다. 우선 설치를 위해 homebrew가 먼저 설치되어 있어야한다. MacOS (Using Homebrew) $ brew update $ brew install git-lfs 4) homebrew설치 후 git-lfs가 정상적으로 설치완료된 것을 확인할 수 있다. 더보기 [Python]가상환경 생성 및 Django 셋팅하기 서비스를 개발하기 위한 첫번째 단계인 VM구성과 Pycharm을 이용한 Django 셋팅 과정 정리 [가상환경 셋팅] 1. 가상환경을 생성할 디렉토리를 생성하고 해당 디렉토리 내부로 진입 2. 가상환경 생성 -> Python 3.5 이후부터는 venv가 파이썬 표준 라이브러리에 내장되어 있기 때문에 따로 설치할 필요가 없으며, Terminal 혹은 cmd 창에서 가상 환경을 생성할 수 있습니다. python -m venv test_venv #가상환경 생성 3-1. 가상환경 활성화 source [가상환경이름]/bin/activate -> 좌측의 괄호안에 가상환경이름이 표시되며, 가상환경이 활성화된것을 확인할 수 있다. 3-2. 가상환경 비활성화 및 삭제 deactivate # 가상환경 비활성화(비활성화가 .. 더보기 [Python 버전 변경]Ubuntu에서 python 버전 변경하기 ubuntu의 python 버전을 2.7 -> 3.8으로 변경하기 1. 현재 파이썬 버전을 확인한다. python --version # Python 2.7.17 2. 현재 바라보고 있는 파이썬 버전도 확인해본다. ls -al /usr/bin/python # lrwxrwxrwx 1 root root 9 Apr 16 2018 /usr/bin/python -> python2.7* -> 2.7버전을 바라보고있는것을 확인할 수 있다. 3. 설치되어있는 파이썬 버전중에서 사용하려고하는 파이썬 버전이 있는지 확인한다. -> 파이썬은 여러버전을 설치할 수 있고, 그 중 선택된 버전을 사용한다. ls /usr/bin/ |grep python ''' dh_python2* dh_python3@ python@ python-c.. 더보기 [GPU]GPU 셋팅 시 버전 체 1. GPU가 사용 가능한 상태인지 확인 import os os.environ['CUDA_DEVICE_ORDER']="PCI_BUS_ID" os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='0' device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') print('Device:', device) # print('Current cuda device:', torch.cuda.current_device()) print('Count of using GPUs:', torch.cuda.device_count()) [Out] 2. 해당 서버 또는 컨테이너의 shell에서 CUDA버전을 확인 CUDA버전과 torch관련 라이브러리의 버전.. 더보기 [Meta Learning] Few-Shot Learning을 알아보자! 1. Background 들어가기 전에 먼저 Few Shot Learning을 포함하는 개념인 Meta Learning이라는 개념을 먼저 짚고 넘어가고자 한다. AI는 궁극적으로 AGI(Artificial General Intelligence, 일반 인공지능/범용 인공지능)로 나아갈 수 있어야하는데, Meta Learning은 AGI로 나아가는데 매우 중요한 디딤돌이 될 개념으로, 사람의 인식과정과 유사하게, "구분하는 방법"을 배우는 개념이다. 차이점을 구분하는 방법을 배운다 구분 학습방법 전통적 Deep Learning 아르마딜로 사진 1000장 vs 천산갑 사진 1000장 반복 학습 Meta Learning 두 Class의 차이점을 구분하는 방법을 학습 예를들어 천산갑과 아르마딜로를 전혀 보지 못한.. 더보기 [VGG]VGGNet을 한번 파헤쳐보자! VGG-16 모델은 2014년 Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition 논문으로 소개되어, ImageNet Challenge에서 Top-5 테스트 정확도를 92.7% 달성면서 딥러닝을 활용한 CV 분야에서 큰 성과를 보인 architecture이다. 오늘은 이렇게 현재 가장 널리 쓰이고 있는 vision모델의 하나인 VGGNet에 대에서 탐구해보자. 우선 VGG의 뒤에 VGG-16, VGG-19와 같이 숫자가 붙어있는데, 이 부분은 layer의 깊이를 의미하는것이다. VGG는 기존 AlexNet에서 적용하지 못했던 deep layer를 적용하여 성능을 크게 개선했다는데 큰 의미가 있다. 기존 AlexNet 오차율 | 16.4%.. 더보기 [차원축소]차원축소 모델 비교분석_의료 0) 의료데이터에서 기존 PCA와 같은 차원 축소 모델을 사용하지 않는 이유 PCA(주성분 분석)의 경우 선형 차원축소 방식으로, 의료 데이터와 같이 데이터가 교차되며 비선형 구조를 가지는 데이터의 차원을 축소하기에 적합하지 않음. 이에, * 역 그래프 임베딩을 기반으로 한 기본 그래프 구조의 로컬 정보를 캡쳐하는 아래와 같은 모델이 주로 사용됨 * 역 그래프 임베딩 : 기본 그래프 로컬 정보 구조(한마디로, 본래의 형태..?) 를 캡처하는 기법(모델) 1) DDRTree 구분 Desc 정의 고차원 공간의 데이터 포인트를 저차원의 장점 고차원 데이터를 저차원 공간으로 축소하는 차원 축소 기능 제공 역 그래프 임베딩을 통해 고유 그래프의 구조를 학습하여 명확한 그래프 구조 복구 가능 PCA, ICA, Is.. 더보기 이전 1 ··· 3 4 5 6 7 다음
