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딥러닝 꿀팁6

딥러닝 iteration 돌다가 중간에 죽었음 뜰 때는 pin_memory를 먼저 보라 아주 아래와 같이 마음아픈 상황을 우리는 간혹 마주하게 된다... 죽었음 Why? 이유도 안알려주고 죽어버린다.. 심지어 한 epoch이 끝나고 중간 iteration 돌면서 죽기도 한다... 이럴 때는 고개를 들어 pin_memory가 true로 되어있는지 보도록 하자! pin_memory는 메모리의 데이터를 GPU로 옮길 때의 과정을 단축시켜주는 가속화 역할을 한다고 한다. 그러나 여기를 보면 pin_memory=true로 하는 바람에 애를 먹은 사람들이 적지 않은 것 같다. false로 만들어주니까 죽었음 현상은 해결된 듯 하다. 우선 true로 해보고 죽는 경우에는 false로 해줘도 될 것 같긴 하다만, pin_memory에 의해 죽었을 수 있다는 사실만 인지한다면야... 2024. 2. 27.

Pytorch에서 쓸 때마다 헷갈리는 unfold, fold 정리 unfold와 fold의 나의 쓰임새는 frame별 에너지를 구해서 필터링할 때 썼었다. 이미지는 괜찮은데, 신호를 다루는 입장에서는 함수에 어떤 파라미터를 넣어야 하는지 볼때마다 헷갈린다. Unfold 원본 그림은 여기서 확인 가능하다. 위 그림이 제일 잘 나타낸 그림이라고 생각 된다. torch.nn.Unfold는 너무 image domain에 맞춰있는 느낌이다. 신호를 다룰 때에 쓰기 편한 torch.tensor.unfold를 바탕으로 소개한다. torch.tensor.unfold를 사용할 때 한결 마음이 편해질 것이다(그러나 역은 없다..ㅠㅠ) Tensor.unfold(dimension, size, step) dimension: 어떤 dimension을 자를 것인지 size: 신호에서의 windo.. 2024. 1. 9.

for문과 같은 loop문 없이 tensor을 특정 조건으로 훑고 선택 및 변경하기 Boolean Indexing의 개념은 아래를 보자. [Boolean indexing] for문과 같은 loop 없이 tensor에서 특정 조건에 맞는 요소만 추출 Boolean indexing이 뭔지는 모르겠지만 왜 필요할까? 여성들의 키가 이처럼 나타났을 때 모델은 170 이상... blog.naver.com 나의 Usage chunk 단위로 에너지를 계산하고, 이를 threshold와 비교하기. threshold를 못넘으면 그냥 0에 가깝지만 0이 아닌 0.001을, threshold 이상의 것은 살리는 그런 작은 task for문을 사용하지 않고 boolean indexing을 통해서 구할 수 있다. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 import torch chunk = torch... 2023. 7. 10.

[파이썬]리스트에서 특정 column 내용 추출하기 보통은 데이터와 그에 해당하는 특징을 표현할 때 하나의 데이터를 한 묶음으로 feature을 열거하겠다. 예시를 들면 다음과 같다. Data = [ [사람 1의 나이, 키, 사는 곳], [사람 2의 나이, 키, 사는 곳], ...] 어느 i번째 데이터를 나타내려면 간단히 Data[i] 하면 되겠다. 그렇다면 "나이" 항목만 추출하여 [사람1의 나이, 사람 2의 나이, ...] 와 같은 식으로는 어떻게 나타낼까? for문을 돌리지 않고 나타낼 수 있는 경우에 한해 포스팅한다. 1) 데이터는 실제로 txt나 csv에서 정보를 제공해주기도 하므로 pandas를 써서 나타내면 아래와 같다. Data = [[25, 175, "Seoul"],[40, 166, "Gwanju"], [15, 160, "Busan"]] .. 2023. 5. 24.

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