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[Week 2- Day 1] 회고

green_ne 2022. 1. 24. 23:15

# PyTorch

딥러닝 모델을 짜기 위한 프레임워크.

예전에는 Julia, Keras 등등 수많은 딥러닝 프레임워크가 존재했지만, PyTorch와 TensorFlow가 남았다고 볼 수 있다.

여기서 Keras는 어떤 기능이 있기 보다는 Wrapper로서, 고수준 API라고 볼 수 있다.

 

딥러닝 프레임워크가 필요한 이유는 기초부터 다짜서, 프로젝트를 완성하기에는 너무 오랜시간이 걸리기 때문이다.

하지만 실제로 기본 바닥부터 짜기도 한다. 만약 원한다면, <밑바닥부터 시작하는 딥러닝 3>를 보는 것을 추천한다.

 

TensorFlow PyTorch
Define and run Define by Run
Dynamic Computation Graph (DCG)
static graph 그려서, 나중에 실행시점에 역전파가 일어남.
graph를 작성하는 코드를 작성한 후, 실행시점에 data feed.
production & cloud & multi-GPU 지원.		 실행시점에 graph를 그려줌.
개발 과정/ 아이디어 구현/ Pythonic code 용이.
NumPy + AutoGrad + Function

 

# OOP + module => Project

1. 프로젝트 템플릿 선택

프로젝트는 실행/ 데이터/ 모델/ 설정/ 로깅/ 지표/ 유틸리티 등으로 구성됨.

추천하는 템플릿은 GitHub의 victoresque.pytorch-template이 있다.

git clone https://github.com/victoresque/pytorch-template

python new-project.py MyProject
code .

# 파이썬 파일 실행하기
python train.py  -c config.json

 

2. Colab에 있는 컴퓨터에 접속하기

[지원도구] : ngrok 사이트 -> 회원가입 & 로그인

  1. ngrok 사이트에서 token 복사하기
  2. colab-ssh 설치하기
  3. 외부에서 ssh에 접속가능하도록 해주기

 

3. Google Drive에 파일 저장하기

cp -r /content/pytorch-templete ./

 

 

# PyTorch 문서

https://pytorch.org/docs/stable/index.html
 

PyTorch documentation — PyTorch 1.10.1 documentation

Shortcuts

pytorch.org

 

 

## 피어 세션

이번 주에 어떤 이벤트나 공지에 해야할 일이 있는지 확인하기 알려주기.

과제가 어떻게 구성되어 있고 강의량에 따라, 이번 주는 대략 하루에 얼마나 진도를 나갈지 결정하기.

어제까지 무슨 일을 하였는지 간단히 얘기하는 시간갖기.

질문한 거 작은 거라도 계속 기록하고, 해결책 공유하기.

 

나는 강의들으면서 잘 몰랐던 것을 질문하고, 내가 답해야할 것은 답하고, 

모더레이터를 도와준다는 마음가짐을 갖고 현재의 시간을 느낌.

기본과제 양이 만만치 않은데, 잘 이해하고 기록하기!

 

 

 

 

 

 

 

Hola

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