2022년 1월 24일(월)부터 28일(금)까지 네이버 부스트캠프(boostcamp) AI Tech 강의를 들으면서 개인적으로 중요하다고 생각되거나 짚고 넘어가야 할 핵심 내용들만 간단하게 메모한 내용입니다. 틀리거나 설명이 부족한 내용이 있을 수 있으며, 이는 학습을 진행하면서 꾸준히 내용을 수정하거나 추가해 나갈 예정입니다. Multi GPU 오늘날의 딥러닝은 엄청난 데이터와의 싸움이며, 다양한 컴퓨팅 리소스와 파워를 사용해서 모델에 데이터를 학습시켜야 한다. 그중 중요한 컴퓨팅 리소스인 GPU를 딥러닝에서 어떻게 다룰 것인가가 중요하다. Node: 시스템 또는 하나의 컴퓨터 Single Node Single GPU Single Node Multi GPU Multi Node Multi GPU 필요 시..

2022년 1월 24일(월)부터 28일(금)까지 네이버 부스트캠프(boostcamp) AI Tech 강의를 들으면서 개인적으로 중요하다고 생각되거나 짚고 넘어가야 할 핵심 내용들만 간단하게 메모한 내용입니다. 틀리거나 설명이 부족한 내용이 있을 수 있으며, 이는 학습을 진행하면서 꾸준히 내용을 수정하거나 추가해 나갈 예정입니다. Monitoring Tools for PyTorch 모델 학습은 보통 아주 오랜 시간이 걸리므로 올바른 방향으로 학습이 진행되고 있는지 확인할 수 있는 기록이 필요한데, 이를 위해 자주 쓰이는 도구로는 크게 TensorBoard와 Weight & Biases가 존재한다. TensorBoard TensorFlow의 프로젝트로 만들어진 시각화 도구이다. Pytorch도 연결 가능해서..

2022년 1월 24일(월)부터 28일(금)까지 네이버 부스트캠프(boostcamp) AI Tech 강의를 들으면서 개인적으로 중요하다고 생각되거나 짚고 넘어가야 할 핵심 내용들만 간단하게 메모한 내용입니다. 틀리거나 설명이 부족한 내용이 있을 수 있으며, 이는 학습을 진행하면서 꾸준히 내용을 수정하거나 추가해 나갈 예정입니다. PyTorch에서 Model의 학습 과정 [출처] BITAmin 연합동아리 PyTorch 실습 세션에서 발표용으로 직접 제작한 자료 전반적인 모델 제작 및 학습 과정 전반적으로 PyTorch 모델을 제작하고 학습시키는 과정을 요약하면 다음과 같다. Dataset 정의 DataLoader를 정의하여 Dataset을 업로드 학습할 Model 정의 Loss와 Optimizer 정의 설..

2022년 1월 24일(월)부터 28일(금)까지 네이버 부스트캠프(boostcamp) AI Tech 강의를 들으면서 개인적으로 중요하다고 생각되거나 짚고 넘어가야 할 핵심 내용들만 간단하게 메모한 내용입니다. 틀리거나 설명이 부족한 내용이 있을 수 있으며, 이는 학습을 진행하면서 꾸준히 내용을 수정하거나 추가해 나갈 예정입니다. Dataset & DataLoader [출처] BITAmin 연합동아리 PyTorch 실습 세션에서 발표용으로 직접 제작한 자료 Model에 데이터를 학습시키기 전에 우선 훈련용, 검증용 데이터에 관한 Dataset과 DataLoader를 지정해줘야 한다. Dataset 데이터를 모델에 feeding할 때 사용하는 API이다. 또한 모델에 입력으로 주어지는 데이터의 형태와 방식을..

2022년 1월 24일(월)부터 28일(금)까지 네이버 부스트캠프(boostcamp) AI Tech 강의를 들으면서 개인적으로 중요하다고 생각되거나 짚고 넘어가야 할 핵심 내용들만 간단하게 메모한 내용입니다. 틀리거나 설명이 부족한 내용이 있을 수 있으며, 이는 학습을 진행하면서 꾸준히 내용을 수정하거나 추가해 나갈 예정입니다. PyTorch에서의 Model [출처] https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Example_of_a_deep_neural_network.png, BrunelloN DNN 모델은 여러 레이어(블록)의 연속으로 이루어질 수 있으며, 이를 구성하는 레이어에는 Softmax Layer, Linear Layer, Normalization Layer 등이 ..

2022년 1월 24일(월)부터 28일(금)까지 네이버 부스트캠프(boostcamp) AI Tech 강의를 들으면서 개인적으로 중요하다고 생각되거나 짚고 넘어가야 할 핵심 내용들만 간단하게 메모한 내용입니다. 틀리거나 설명이 부족한 내용이 있을 수 있으며, 이는 학습을 진행하면서 꾸준히 내용을 수정하거나 추가해 나갈 예정입니다. PyTorch 프로젝트 구조 PyTorch Project Template 초기 단계에서는 학습과정과 디버깅 등을 지속적으로 확인할 수 있는 대화식 개발 과정이 유리하지만, 배포 및 공유 단계에서는 실행 순서가 꼬일 수 있는 등 여러 이유로 인해 notebook 파일로 공유하는 건 어려움이 있다. DL(Deep Learning) 코드도 하나의 프로그램이므로 개발 용이성을 확보하고 ..

2022년 1월 24일(월)부터 28일(금)까지 네이버 부스트캠프(boostcamp) AI Tech 강의를 들으면서 개인적으로 중요하다고 생각되거나 짚고 넘어가야 할 핵심 내용들만 간단하게 메모한 내용입니다. 틀리거나 설명이 부족한 내용이 있을 수 있으며, 이는 학습을 진행하면서 꾸준히 내용을 수정하거나 추가해 나갈 예정입니다. PyTorch에서의 Tensor PyTorch의 특징 = Numpy + AutoGrad + Function [출처] BITAmin 연합동아리 PyTorch 실습 세션에서 발표용으로 직접 제작한 자료 Tensor란? Pytoch의 다차원 array이며, numpy 구조를 가지는 Tensor 객체로 array를 표현한다. numpy의 ndarray와 유사하며, numpy ndarra..

2022년 1월 24일(월)부터 28일(금)까지 네이버 부스트캠프(boostcamp) AI Tech 강의를 들으면서 개인적으로 중요하다고 생각되거나 짚고 넘어가야 할 핵심 내용들만 간단하게 메모한 내용입니다. 틀리거나 설명이 부족한 내용이 있을 수 있으며, 이는 학습을 진행하면서 꾸준히 내용을 수정하거나 추가해 나갈 예정입니다. Deep Learning의 프레임워크 프레임워크와 라이브러리의 차이 요약하자면, 제어의 흐름에 대한 틀이 짜여져 있으면 프레임워크, coder 자신이 작성한 코드가 직접 제어의 흐름을 담당하면 라이브러리라고 할 수 있다. https://youtu.be/t9ccIykXTCM Keras wrapper TensorFlow와 Pytorch를 사용자가 보다 편하게 사용할 수 있게 감싼 h..