서론 예전에는 workspace setting에서 해당 옵션들을 다음과 같이 설정하여 pylint를 사용하였지만, deprecated되거나 지원되지 않는 방식으로 변하였다. { "python.linting.pylintEnabled": true, "python.linting.enabled": true, "python.pythonPath": "가상환경의 Python 경로", "python.linting.pylintPath": "가상환경 내의 Pylint 경로", } 2023년 8월 vscode-pylint 이슈에 따르면 vscode에 pylint extension을 설치해서 사용하길 권장한다. 설정 방법 요약 생성했던 Venv 가상환경 활성화 해당 가상환경에서 pylint 설치 VScode에서 `ctrl +..

1. VScode 환경에서 Venv 경로 설정 옵션 venv 사용하여 가상환경을 생성한 뒤 가상환경의 인터프리터를 사용하려면 경로 설정을 해줘야한다. 이 때 경로 설정의 옵션은 총 2가지가 있으며 다음과 같다. python.venvFolders python.venvPath 1.1 python.venvFolders 해당 옵션은 사용자의 홈 디렉토리 아래에 있는 venv 가상 환경이 저장된 위치의 상대 경로들을 입력하여 사용할 수 있다. mac, linux에서는 홈 디렉토리가 눈에 띄지만 윈도우 환경에서는 생각하기 어려울 수 있다. 윈도우의 홈 디렉토리 보통 cmd, powershell을 실행하게 되면 처음 시작하는 경로가 윈도우의 홈 디렉토리이며, powershell이라면 cd ~를 통해 홈 디렉토리로 이..

Pytorch 공식문서에서의 설명 CLASStorch.Generator(device='cpu') 의사 난수를 생성하는 알고리즘의 상태를 관리하는 Generator의 객체를 생성하고 반환한다. 많은 In-place random sampling 함수에서 keyword argumend로 사용된다. In-place random sampling 텐서에 정의된 random sampling 함수 torch.Tensor.bernoulli_() - in-place version of torch.bernoulli() torch.Tensor.cauchy_() - numbers drawn from the Cauchy distribution torch.Tensor.exponential_() - numbers drawn from..

코드 test_set = {"1", "2", "3" "4", "5"} print("test_set: ", test_set) 상황 test_set: {'1', '5', '34', '2'} 3과 4사이에 ',' 콤마가 없는데 컴파일 에러가 안나고 지알아서 concat해버린다. 미친놈임 python에서 문자열은 위 처럼 콤마가 없으면 자동 concat이 된다.. https://stackoverflow.com/questions/18842779/string-concatenation-without-operator

딥러닝 서버를 만들기 위한 도커 설정 과정 Ubuntu server를 설치한다. Docker를 설치한다 Nvidia driver를 설치한다 Nvidia-container tooklit을 설치한다. 도커 설치에 참고한 공식문서 링크입니다. https://docs.docker.com/engine/install/ubuntu/ Docker 설치과정 설명 OS requirements Ubuntu Lunar 23.04 Ubuntu Kinetic 22.10 Ubuntu Jammy 22.04 (LTS) Ubuntu Focal 20.04 (LTS) 최신버전의 도커는 이와 같은 OS 버전을 요구합니다. Docker 설치 전 준비 단계 충돌 일어날 패키지 미리 삭제 for pkg in docker.io docker-doc ..

Why use Binary Cross Entropy for Generator in Adversarial Networks I'm trying to work with General Adversarial Networks and there's something I'm seeing everywhere but can't explain why... the GANs are usually constructed from a Generator (which usually generates... stats.stackexchange.com 해당 글 내용 번역 왜 Generator에서 BCE loss를 사용할까 판별기의 손실 함수는 이미지의 진짜, 가짜 여부를 확인하기 위해 BCE를 사용하는 것은 이해할 수 있지만 생성기에서 BC..

Related Work 많은 수의 출력 카테고리를 수용할 수 있도록 확장하는 것은 어려운 문제며, 두 번째 문제는 입력과 출력의 일대일 매핑을 학습하는데 초점을 맞췄다는 것이다. 예를 들어 이미지 라벨링의 경우 주어진 이미지에 적절하게 적용될 수 있는 다양한 태그가 있을 수 있으며, 서로 다른 annoatator가 동일한 이미지를 설명하기 위해 서로 다른 용어를 사용할 수 있다. 첫 번째 문제를 해결하는 데 도움이 되는 한 가지 방법은 다른 모달리티의 추가 정보를 활용하는 것이다. 예를 들어, 자연어 말뭉치를 사용하여 기하학적 관계가 연관있는 label에 대한 vector representation을 학습하는 것이다. 이러한 space에서 예측할 때, 예측 오류가 발생해도 여전히 진실에 근접하는 경우가 ..

Uniform distribution (균등 분포) 정의는 간단하다. 모든 확률변수에 대해 균일한 확률을 갖는 것이 균등 분포이다. 균등 분포는 이산확률변수, 연속확률변수 모두 나올 수 있는 형태의 분포이다. 연속확률변수에서의 균등 분포는 연속 균등 분포라고 하며, 이산확률변수에서 균등 분포는 이산균등분포라고 한다. 이 분포는 두 개의 매개변수 $a,b$를 받으며, 이 때 $[a,b]$ 범위에서 균등한 확률을 가진다. 보통 기호로 $u(a,b)$ 로 나타낸다. $u(0,1)$인 경우, 표준연속균등분포라 한다. 연속확률분포에서는 확률을 구간으로 설명하는데, 잠시 연속확률분포에 대해 설명하고 넘어가자면 특정 포인트의 확률값을 적으라면 엄청 작은 넓이(상대도수의 넓이, 이산확률분포의 넓이는 상대도수의 넓이로 ..

해당 포스팅은 Autoencoder를 가지고 궁금한 점을 테스트하며 기록해놓은 글이며, Autoencoder에 대한 설명은 거의 존재 하지 않는다. 해당 오토인코더를 구현할 때 참고하였던 코드는 데이콘 포스팅이다. 그 외 여러 방식으로 신경망을 구성해보며 테스트 한 내용들도 포함되어 있다. 구현 코드 Autencoder.py import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from matplotlib import cm from random import sample import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F impor..