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Deep Learning study
며칠간 재미있는 대화 데이터를 가지고 대화모델을 만들어 보았다. source.txt 거울 보면 본인이 잘생겼다는 생각이 드나요? 너만 자꾸 생각나 생일 축하해! 너무 더워서 숨이 턱턱 막혀 주말에 뭐하지? 짜증나 ... target.txt 당연하죠. 전 거울을 볼 때마다 스스로 잘생겼다는 생각을 해요 나도 그래. 내 머릿속은 항상 너로 가득 차 있어. 생일 축하해줘서 고마워 많이 더우신가 봐요. 서핑? 이번 주말에는 날씨가 좋대~ 뭐가 짜증 나시는지 들어드릴게요. 얘기해보세요 ... 대충 이런대화모델! 전체적인 코드는 pytorch tutorial을 보고 만들었다 12345678910111213141516from __future__ import unicode_literals, print_function,..
12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152535455565758596061626364656667686970717273747576777879808182838485868788899091929394959697989910010110210310410510610710810911011111211311411511611711811912012112212312412512612712812913013113213313413513613713813914014114214314414514614714814915015115215315415515615715815916016116216316416516616716816..
[Pytorch] kaggle cat vs dog 학습시키기 with Resnet
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..
[Pytorch] kaggle cat&dog CNN 으로 분류하기
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..
Recurrent Neural Network(RNN)with time series data
드디어 마지막 강의를 들었다.(https://www.youtube.com/watch?v=odMGK7pwTqY&list=PLlMkM4tgfjnLSOjrEJN31gZATbcj_MpUm&index=47) 마지막 강의는 RNN과 time series data를 사용해보는 것이다. 이 강의에서 소개한 것은 주가를 예측해 보는 것이다. 아래는 그 코드이다. 12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152535455565758596061626364656667686970717273747576777879808182838485868788899091929394959697989910010110210310..