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Official Docs: https://pytorch.org/vision/main/generated/torchvision.utils.make_grid.html make_grid — Torchvision main documentation Shortcuts pytorch.org 여러개의 이미지를 합쳐서 하나의 grid로 만들어주는 torchvision.utils.make_grid 함수를 소개해 보고자 한다. tensor (Tensor or list) : grid를 만들 이미지들. 4D mini-batch Tensor (B x C x H x W) 혹은 동일한 크기의 image를 담고 있는 list를 줄 수 있다. nrow (int, optional) : grid의 행 갯수를 지정해줄 수 있다. 열 갯수는 자..

Official Docs: https://huggingface.co/docs/transformers/v4.19.2/en/main_classes/trainer Trainer When using gradient accumulation, one step is counted as one step with backward pass. Therefore, logging, evaluation, save will be conducted every gradient_accumulation_steps * xxx_step training examples. huggingface.co Trainer class는 모델학습부터 평가까지 한 번에 해결할 수 있는 API를 제공한다. 다음의 사용예시를 보면 직관적으로 이해할 수 있다. f..

$O(n^2)$ 실행시간을 갖는 정렬 알고리즘 세 가지와 $O(n\log n)$ 실행시간을 갖는 정렬 알고리즘 두 가지, 그리고 각 정렬 알고리즘의 파이썬 코드를 정리했다. 목차 $O(n^2)$ 정렬 알고리즘 Bubble sort Selection sort Insertion sort $O(n\log n)$ 정렬 알고리즘 Merge sort Quick sort 다음 사이트에서 각 정렬 알고리즘의 시각화를 한눈에 확인할 수 있다. Comparison Sorting Visualization www.cs.usfca.edu $O(n^2)$ 정렬 알고리즘 다음의 세 정렬 알고리즘은 swap 함수를 사용한다. def swap(arr, i, j): temp = arr[i] arr[i] = arr[j] arr[j] = ..

논문: https://arxiv.org/pdf/1703.04977.pdf Epistemic uncertainty와 aleatoric uncertainty를 동시에 측정할 수 있게 해주는 방법을 소개한 논문이다. 논문을 간단히 정리하고 PyTorch 코드를 함께 소개하고자 한다. Uncertainty의 종류 1. Epistemic uncertainty (=Model uncertainty) 모델구조나 학습과정에서 발생하는 uncertainty이다. 모델이 충분히 학습되지 않았을 수도 있고, 전체 데이터 분포를 다 학습하지 못했을 수도 있고, 모델의 구조가 지나치게 단순하거나 복잡할 수도 있다. Epistemic uncertainty는 데이터셋 보강, 모델 구조 수정, 학습 방법 변경 등의 방법으로 줄일 수 ..

https://papertalk.org/index Papertalk - the platform for scientific paper presentations You have to login to use this feature. papertalk.org 딥러닝 논문 저자들의 paper talk을 모아 둔 사이트이다. 최신 논문, Journal/Conference 별, 인기순, 키워드 별로 논문을 확인할 수 있고, 디자인이 매우 깔끔하게 정리되어 있어서 논문의 overview가 필요할 때 유용하게 사용될 수 있을 것 같다. 😮👍 기본적으로는 학회의 발표영상이 올라가있고, 저자가 직접 요청하면 다른 영상으로 변경할 수 있다고 한다. 다만 2021년까지의 paper talk은 아카이브가 되어 있는데, 2022년..

SimCLR와 함께 가장 유명한 contrastive learning-based self-supervised learning 논문이다. CVPR 2020에서 발표된 논문이고, Kaiming He가 저자로 참여하였다. Paper, Code GitHub - facebookresearch/moco: PyTorch implementation of MoCo: https://arxiv.org/abs/1911.05722 PyTorch implementation of MoCo: https://arxiv.org/abs/1911.05722 - GitHub - facebookresearch/moco: PyTorch implementation of MoCo: https://arxiv.org/abs/1911.05722 gith..

NeurIPS 2021에서 발표된 논문으로, single image super-resolution (SISR)을 위해 uncertainty를 이용한 loss를 제안했다. 맨 아래에 PyTorch로 구현된 코드를 정리해 놓았다. 논문 링크: https://papers.nips.cc/paper/2021/file/88a199611ac2b85bd3f76e8ee7e55650-Paper.pdf Supplementary: https://papers.nips.cc/paper/2021/file/88a199611ac2b85bd3f76e8ee7e55650-Supplemental.pdf Homepage: https://see.xidian.edu.cn/faculty/wsdong/Projects/UDL-SR.htm https:/..

LaTex에서 figure을 사용하기 위해서는 graphics package를 선언해야 한다. \usepackage{graphicx} LaTeX에 들어가는 figure은 일반적으로 다음과 같이 구성된다. \begin{figure}[!t] \centerline{\includegraphics[width=\columnwidth]{figure.png}} \caption{This is the first figure.} \label{figure_1} \end{figure} Figure의 내용은 \begin{figure} 과 \end{figure} 사이에 위치한다. [!t]는 figure이 놓일 수 있는 위치를 의미한다. 다음 중 하나 이상의 option을 사용할 수 있다. 단, 순서대로 적용되는 것은 아니다. 대부..

문제 설명을 그대로 구현했더니 시간초과가 떠서, 좀더 효율적인 방법을 고안해야 했음. 🌼 문제 링크 https://www.acmicpc.net/problem/16926 16926번: 배열 돌리기 1 크기가 N×M인 배열이 있을 때, 배열을 돌려보려고 한다. 배열은 다음과 같이 반시계 방향으로 돌려야 한다. A[1][1] ← A[1][2] ← A[1][3] ← A[1][4] ← A[1][5] ↓ ↑ A[2][1] A[2][2] ← A[2][3] ← A[2][4] A[2][5] www.acmicpc.net 티어: 실버 I 분류: 구현 ❗ TRIAL 1. 더보기 코드 def move(v1, v2, direction, arr, ans): if direction == 'l': x = v1[0] for y in r..

조건을 엄청 추가해서 푼 구현 문제. 코드가 너무 더러운데 더 좋은 풀이 방법이 있을 듯 🌼 문제 링크 https://www.acmicpc.net/problem/2504 2504번: 괄호의 값 4개의 기호 ‘(’, ‘)’, ‘[’, ‘]’를 이용해서 만들어지는 괄호열 중에서 올바른 괄호열이란 다음과 같이 정의된다. 한 쌍의 괄호로만 이루어진 ‘()’와 ‘[]’는 올바른 괄호열이다. 만일 www.acmicpc.net 티어: 실버 I 분류: 구현, 자료구조, 스택, 재귀 ❗ TRIAL 1. 더보기 코드 inputs = list(input()) couple = {'(': ')', '[': ']'} value = {'(': 2, '[': 3} while len(inputs) != 1: ctr = 0 new_in..