개발자 엘티엘의 지식 보관소

pytorch 에서 EarlyStopping 을 적용해 보자 EarlyStopping 이란? 아래 설명은 Keras에서 제공하는 EarlyStopping Class에 대한 설명이다. 즉, 모델의 학습중에 더이상의 성능향상이 없을 경우 중단하는 기능을 의미한다. Stop training when a monitored metric has stopped improving. pytorch 는 keras와 달리 기본적으로 제공하는 EarlyStopping 클래스가 없다. pytorch-light, pytorch-ignite 등에서 제공하는 패키지가 있긴하나, 기본 pytorch 와 간단하게 연동이 되지는 않는것 같다. 대체적으로 직접 EarlyStopping 클래스를 만들어서 사용하는 경우가 대다수인듯 하다. E..

pytorch 로 classifier 모델을 만들어보자. Data Load sklearn 의 load_digits 함수를 사용해서 데이터를 로딩한다. train, test 데이터를 분리한다 train_loader 및 test tensor를 만든다. from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from torch.utils.data import TensorDataset, DataLoader, random_split data = datasets.load_digits() x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, te..

Ray란? 홈페이지에는 아래와 같이 소개하고 있지만, 결국 AI 관련된 Python workload 를 좀더 간편하게 개발 할수 있도록 도와주는 프레임워크이다. Effortlessly scale your most complex workloads Ray is an open-source unified compute framework that makes it easy to scale AI and Python workloads — from reinforcement learning to deep learning to tuning, and model serving. Learn more about Ray’s rich set of libraries and integrations. 대표 기능을 살펴보면 아래와 같다. ..

pytorch 로 sklearn 의 diabetes datasets 을 Regression 해보자. Linear와 MLP Regression 모델을 적용하며, 모델 외에 optimizer, loss function 등은 동일하게 사용하고자 했다. 공통함수 정의 sklearn 의 load_diabetes 함수를 사용해 데이터 Load 데이터 tensor 변환 from sklearn import datasets import pandas as pd import numpy as np import torch from torch import nn data = datasets.load_diabetes() x = torch.from_numpy(data.data).float() y = torch.from_numpy(d..