전체 글 (231) 썸네일형 리스트형 [6기] 프로그래머스 인공지능 데브코스 62일차 TIL 1101 [11주차] CNN Monthly Project 최종 제출 마지막 코드만 간단하게 나머지는 깃허브에 정리해서 올리기 net = torchvision.models.resnet50(pretrained=True) # 마지막 레이어의 차원을 6차원으로 조절 num_features = net.fc.in_features net.fc = nn.Linear(num_features, 6) net = net.to(device) epoch = 30 learning_rate = 0.001 file_name = "CustomResnetModel.pt" criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=learning_rate, mo.. [6기] 10월 프로그래머스 인공지능 데브코스 회고 벌써 두 달이라는 시간 동안 국비지원교육인 코딩부트캠프 중 프로그래머스 데브코스를 수행하고 있다. 이번에는 점차 심화되어 가는 교육 과정 속에서 어떤 점이 한 달 차 때와 많이 달라졌는지, 그리고 그 달라진 점들이 개인적으로는 좋은 인상으로 남았기에 장점들에 대해서도 이야기해 보겠다. 우선 한 달 차, 즉 9월 달의 교육 과정은 기본 소양을 쌓기 위한 것들로 이루어져 있어서 실습이 있어도 '실무' 느낌의 실습이 아닌 계산 느낌의 실습이라 많이 아쉬웠었다. 하지만 두 달 차 때의 수업을 듣고 나니 괜히 코딩부트캠프라고 하는 게 아니구나, 싶었다. 실습에 환장하는 공대생으로서, 공모전 정도는 돼야 실습을 하는 느낌이었던 나에게도 하루 종일 매달려서 괴롭지만 성취해 내는 실습을 주는 코스이다. 그러니까 말 그.. [6기] 프로그래머스 인공지능 데브코스 61일차 TIL 1031 [11주차] CNN Monthly Project 학습 시간이 오래 걸릴 게 뻔해서 미리 하기 convolution 계산 - 출력 높이(output height) = (height+2∗padding−filter_height)/stride+1 - 출력 너비(output width) = (width+2∗padding−filter_width)/stride+1height = 16 width = 16 filter_height = 4 filter_width = 4 stride = 2 padding = 1 output_height = (height + 2 * padding - filter_height) // stride + 1 output_width = (width + 2 * padding - filter_w.. [6기] 프로그래머스 인공지능 데브코스 60일차 TIL 1030 [10주차 - Day1] 다층 퍼셉트론 2 필기 과제 학습 오래 걸리는 문제 돌리면서 필기 끄적이기 [6기] 프로그래머스 인공지능 데브코스 59일차 TIL 1029 [10주차 - Day4] 신경망 실습 실습 과제 1/2번만 [1/2번: CPU 사용] 1 . 첨부된 multilayer perceptron을 수행하고, 이해해봅시다. 2 . 2가지 이상 제공된 multilayer perceptron 성능 향상 방법을 제안하고, 결과를 확인 해봅시다.# import libraries import torch import numpy as np from torchvision import datasets import torchvision.transforms as transforms # number of subprocesses to use for data loading num_workers = 0 # how many samples per batch to load batch.. [6기] 프로그래머스 인공지능 데브코스 58일차 TIL 1028 퍼셉트론 시작 필기 간단하게만 [6기] 프로그래머스 인공지능 데브코스 57일차 TIL 1027 분류문제 실습 부분 / 퍼셉트론 시작 필기 간단하게만 [6기] 프로그래머스 인공지능 데브코스 56일차 TIL 1026 [10주차 - Day4] Deep Learning 기초 과제 과제에 넣을 예제 코드 업로드import torch import torch.nn as nn from torch.hub import load_state_dict_from_url from typing import Any __all__ = ['AlexNet', 'alexnet'] model_urls = { 'alexnet': 'https://download.pytorch.org/models/alexnet-owt-4df8aa71.pth', } class AlexNet(nn.Module): def __init__(self, num_classes: int = 1000) -> None: su.. 이전 1 ··· 8 9 10 11 12 13 14 ··· 29 다음
