PyTorch
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Deep Learning Zero to All - Pytorch
안녕하세요. 프로젝트 B. CNN 파일을 알집으로 다운받고, baseline 코드를 돌리는 중 다음과 같은 에러가 발견되었습니다. ![오류](https://user-images.githubusercontent.com/41863759/96337154-d1d30e80-10bf-11eb-8043-dc496b33bfc7.JPG) checker.py를 통해 오류를 확인해보니, f string에 대한 오류였습니다. ![수정전](https://user-images.githubusercontent.com/41863759/96337164-e1525780-10bf-11eb-98a9-971c1cbd7628.JPG) 다음과 같은 코드를 ![수정후](https://user-images.githubusercontent.com/41863759/96337169-e7483880-10bf-11eb-91f1-8538942940be.JPG) 이렇게...
linear를 1~5까지 만들어 놓고 이렇게 모델을 생성하는게 맞는건가요? ``` # model model = torch.nn.Sequential(linear1, relu, linear2, relu, linear3).to(device)`` ```
![Lab오류](https://user-images.githubusercontent.com/48061617/97663412-df739580-1abc-11eb-9ff0-aa68e4bbf1e8.PNG) 위 사진 처럼 tuple 형식이라 계산이 안되는데 어떻게 하면 좋을까요?
diff = y_pred - Y # Back prop (chain rule) d_l2 = diff * sigmoid_prime(l2) 1. 위 부분에서 diff를 그대로 쓰면 안될거 같습니다. diff가 loss를 의미하는데, 저 자리에는 diff가 아니라...
Issue에 'Lec03 질문'에 대하여 PR을 날립니다.
안녕하세요. 수업을 듣다가 궁금한 것이 생겨 질문을 올립니다. ![image](https://user-images.githubusercontent.com/41863759/95439756-01cd3400-0993-11eb-89a8-d10124e92976.png) 8번째 line에서 위 수식대로라면 torch.sum이 아니라 torch.mean이 맞지 않나요? 제가 잘못 알고 있는 것인지 한번 확인해 주시면 감사하겠습니다!
안녕하세요 nvidia-docker를 이용해서 --device /dev/nvidia0:/dev/nvidia0 --device /dev/nvidiactl:/dev/nvidiactl --device /dev/nvidia-uvm:/dev/nvidia-uvm gpu device들을 연결시켜주고 실행을 시켰는데, python -c "from tensorflow.python.client import device_lib; local_device_protos = device_lib.list_local_devices(); print([x.name for x in local_device_protos if x.device_type...
PyTorch also has F.nll_loss() function that computes the negative **loss** likelihood. = > PyTorch also has F.nll_loss() function that computes the negative **log** likelihood.
RuntimeError: legacy constructor for device type: cpu was passed device type: cuda, but device type must be: cpu 발생하는 오류를 해결
bottleneck 클라스에서 self.stride = stride를 선언하신 이유를 모르겠습니다. 오타인가요??