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Deep Learning study
계속 검색하다가 transfer learning이 연관되어 나오는것 같아서 찾아보았다.그중 Resnet이 보이길래 그냥 resnet을 써 보았다. 12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637net = models.resnet50(pretrained = True)num_ftrs = net.fc.in_featuresnet.fc = nn.Linear(num_ftrs,2)net.cuda() import torch.optim as optim criterion = nn.CrossEntropyLoss()optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr = 0.004) for epoch in range(45): runn..
pytorch를 써야해서 .. 연습하려고 뭔가 해보려고 하다가 kaggle에 cat dog 데이터셋을 다운받아서 학습시켜보았다! 123456789101112131415161718import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport osimport torchimport torchvisionimport torchvision.transforms as transformsfrom torch.autograd import Variableimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Ffrom __future__ import print_functionimport argparseimport csvimport os.pathimpor..
저번에 CNN 을 tensorflow으로 기본적인 개념들을 맛보았고 이번에는 그것들을 활용하여 MNIST를 학습시켜 보자!(https://www.youtube.com/watch?v=pQ9Y9ZagZBk&t=18s) 123X = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])X_img = tf.reshape(X, [-1, 28, 28, 1])Y = tf.placeholder(tf.float32, [None,10])cs 먼저 MNIST data set은 28*28이미지 이기 때문에 X를 784(28*28)로 잡아와 준다. 그리고 이미지를 받아올 X_img 와 Label을 받아올 Y이다. 12345W1 = tf.Variable(tf.random_normal([3,3,1,32], stdd..