놀고 싶은 빈둥이의 coding 연구소

1. from numpy to tensortensor_data = torch.from_numpy(numpy_data) ex>a = np.array([1.,2.])print(type(a))>> print(a)>> [1. 2.]b = torch.from_numpy(a).float()print(type(b))>> print(b)>> tensor([1., 2.]) 2. from tensor to numpynumpy_data = tensor_data.numpy() ex>a = torch.tensor([1, 2])print(type(a))>> print(a)>> tensor([1, 2])b = a.numpy()print(type(b))>> print(b)>> [1 2] 3. from tensor to PILImag..

PyTorch는 Deep Learning Framework 중 하나로 주로 research 분야에서 많이 사용되는 것으로 알려져있다. PyTorch에서는 tensor를 사용하는데 이 tensor는 PyTorch의 기본적인 data structure라고 생각하면 된다. tensor는 numpy와 비슷하게 n 차원 배열을 다룬다. 하지만 Deep Learning의 특성 상 계산량이 많아 보통 GPU에서 계산해야 하는데, numpy와 다르게 PyTorch의 tensor는 GPU에서 계산할 수 있기 때문에 Deep Learning Model을 사용할 때, 이 tensor를 사용한다. 여기에서는 PyTorch의 tensor를 GPU에 올려서 계산하고 Deep Learning Model을 만들기 위해 사용되는 기본..

PyTorch는 Deep Learning Framework 중 하나로 주로 research 분야에서 많이 사용되는 것으로 알려져있다. PyTorch에서는 tensor를 사용하는데 이 tensor는 PyTorch의 기본적인 data structure라고 생각하면 된다. tensor는 numpy와 비슷하게 n 차원 배열을 다룬다. 하지만 Deep Learning의 특성 상 계산량이 많아 보통 GPU에서 계산해야 하는데, numpy와 다르게 PyTorch의 tensor는 GPU에서 계산할 수 있기 때문에 Deep Learning Model을 사용할 때, 이 tensor를 사용한다. PyTorch를 사용하기 위해서는 자신의 GPU driver 버전에 맞는 CUDA 및 CuDNN을 설치해야 하고, PyTorch의..

torch.nn.modules.module.ModuleAttributeError: 'Model' object has no attribute '_non_persistent_buffers_set' python에서 pytorch 라이브러리를 이용해 딥러닝 모델을 만들고 해당 모델을 돌릴 때 발생하는 에러다. 알아보니 pytorch 버전이 1.6.x일 때 발생하는 에러다. pytorch 버전을 1.5.1로 downgrade하면 해당 에러가 해결된다. python 버전이 3.8로 상향되면서 pytorch에서 라이브러리를 설치할 때 자동으로 1.6.x 버전이 설치된다. 때문에 pytorch 설치 후 다시 downgrade를 해야 해당 에러가 발생하지 않는다. pytorch를 downgrade하는 방법은 pytorc..

cmd 창에 >> python -m pip install torch 명령으로 pytorch를 설치하려고 하면 아래와 같은 에러가 발생하는 문제가 있다. ERROR: Failed building wheel for torch 해결 방법 pytorch의 경우 python -m pip install torch 명령으로 설치하는 것이 아니라, https://pytorch.org PyTorch An open source deep learning platform that provides a seamless path from research prototyping to production deployment. pytorch.org 링크로 들어가서 명령문을 찾아야 한다. 해당 링크로 들어가면 위 화면이 나타나고 맞는 사양..