반응형 pytorch3 [ 용어 ] Softmax와 Negative Log-Likelihood (NLL) pytorch로 VGG-16 모델을 구현하다가 softmax와 Negative Log-Likelihood의 용어를 알게되어서 정리해본다. 1. Softmax softmax는 보통 뉴럴 네트워크의 출력 layer에 속해있고 사용 목적으로는 multi-class classification과 같은 문제에서 최종 출력을 0과 1 사이의 확률값을 나타내기 위해 사용된다. 0~1 사이의 값으로 모두 정규화된 값으로 출력되고 출력값들의 총합은 항상 1이 되는 특징을 가지고 있다. 가장 큰 출력 값으로 부여받은 클래스가 확률이 가장 높은 것으로 사용된다. $ p_j = \frac{e^{zj}}{\sum^k_{k=1}e^{zj}} , j= 1,2,3,...,k $ $ k $ = 클래스 수 $ z_j $ = 소프트맥스 함.. 2023. 7. 21. [Mac] pytorch gpu 설치하기 이제 Mac m1칩으로 pytorch gpu를 사용할 수 있다! (pyTorch 1.12부터 정식으로 지원) - xcode와 miniforge3 설치 후에 진행 2023.01.14 - [setting/mac] - [Mac] Xcode, Miniforge3 설치 [Mac] Xcode, Miniforge3 설치 1. Xcode 설치 $ xcode-select-install 2. Miniforge3 설치 - miniforge3는 conda와 유사하지만 python 3.7 이하의 버전과 호환이 안된다는 단점이 있다. - m1에서 제공해주는 gpu framework 를 사용하기 위해서는 miniforge3 leeyujin.tistory.com 1. pytorch를 설치할 가상환경을 만들기 - miniforge3은.. 2023. 1. 14. [CV] Detectron2 모델 환경 설정 detectron2 모델 환경 설정 1. ubuntu 환경 확인 (base) ➜ ~ lsb_release -a 2. python 버전 3.8로 detectron_env 이름을 가진 가상환경을 하나 만들어준다. (base) ➜ conda create -n detectron_env python=3.8 (base) ➜ conda activate detectron_env # 가상환경 활성화 3. detectron2 github에서 git clone을 실행하고 폴더 경로로 들어간다. (detectron_env) ➜ git clone https://github.com/facebookresearch/detectron2.git (detectron_env) ➜ cd detectron2 4. detectron_env 가상.. 2023. 1. 11. 이전 1 다음 반응형
