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Logging — PyTorch Lightning 1.8.6 documentation Shortcuts pytorch-lightning.readthedocs.io 로그를 기록하는 방법은 Lightening Module에서 self.log()나 self.log_dict()를 이용하면 된다. def training_step(self, batch, batch_idx): self.log_dict({'acc': acc, 'recall': recall}) self.log('acc', acc) logging (log(), log_dict() 모두 동일하게 적용) 의 중요한 인자는 on_step과 on_epoch이다. on_step: 현재 step에 logging on_epoch: 로그를 축적하여 epoch 마지막에 ..

VSCode 단축키 설정은 좌측하단 [Manage] 버튼을 눌러 [Keyboard Shortcuts]로 들어갈 수 있다. 1. Go to File (Windows: ctrl+p / Mac: cmd+p) 파일명을 검색해서 바로 open할 수 있다. 2. Go to Line/Column (Windows: ctrl+g / Mac: cmd+g) 특정 라인으로 바로 이동할 수 있다. 3. Toggle Vertical/Horizontal Editor Layout (Windows: alt+ctrl+o / Mac: alt+cmd+o) 에디터 그룹을 transpose할 수 있다. 예를 들어, 위아래로 그룹이 배치되어 있었으면 좌우 배치로 전환할 수 있다.

저널에서 리비전 시 논문의 변경사항이 표시된 파일을 요구할 때가 있다. 워드의 경우 'track change' 기능을 이용하면 되는데, LaTeX의 경우는 LatexDiff라는 프로그램을 이용할 수 있다. LatexDiff를 이용하면 아래와 같이 변경사항이 표시된 tex 파일이 생성된다. 설치방법 다음 링크에서 latexdiff.zip 파일을 다운로드 받아 압축을 해제한다. 다운로드 링크: https://www.ctan.org/pkg/latexdiff CTAN: Package latexdiff latexdiff – Determine and mark up significant differences between LaTeX files Latexdiff is a Perl script for visual mar..

git stash 명령어를 이용해 작업중이던 변경사항들을 임시로 저장할 수 있다. git status 명령어를 이용하면 stage에 있는 파일들의 목록을 확인할 수 있다. 이들은 tracked이면서 modified 상태이거나, 새롭게 stage에 추가된 파일들이다. $ git status Changes to be committed: (use "git reset HEAD ..." to unstage) modified: index.html Changes not staged for commit: (use "git add ..." to update what will be committed) (use "git checkout -- ..." to discard changes in working directory) ..

PyTorch tensor에 사용할 수 있는 detach() method는 gradient의 전파를 멈추는 역할을 한다. https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.Tensor.detach.html torch.Tensor.detach — PyTorch 1.13 documentation Shortcuts pytorch.org 다음 예시를 통해 쉽게 이해할 수 있다. import torch import torch.nn as nn class TestModel(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.layer1 = nn.Linear(10, 10) self.layer2 = nn.Linear(10, 10) def..

PyTorch의 nn.Embedding layer을 초기화하는 방법에는 두 가지가 있다. embedding = nn.Embedding(num_embeddings, embedding_dim) 1. torch.tensor의 내장 method 이용하기 embedding.weight.data.uniform_(-1, 1) torch.tensor은 uniform_ 등의 내장 method를 가지고 있어 이를 통해 값을 초기화할 수 있다. 2. torch.nn.init 이용하기 nn.init.uniform_(embedding.weight, -1.0, 1.0) torch.nn.init의 method들을 이용할 수도 있다. 이 방법을 이용하면 uniform_ 이외에도 xavier_uniform_ 등 보다 다양한 initi..

Github에서 commit한 시간이 표시될때 '6 days ago' 와 같이 나타난다. 이때 '6 days ago' 부분에 마우스를 올리면 정확한 시간이 표시된다. 몇시 몇분에 commit이 되었는지를 확인할 수 있다. 이상 오늘의 꿀팁 👍

BART는 Martin Uecker (Graz University of Technology), Jon Tamir (UT Austin), and Michael Lustig (UC Berkeley) 연구 그룹이 공동으로 개발한 MRI Reconstruction을 위한 Toolbox이다. 프로그래밍 라이브러리와 CLI 프로그램으로 구성되어 있으며, Parallel imaging과 compressed sensing에 사용할 수 있는 다차원 배열 연산, Fourier / wavelet 변환 등의 기능을 제공한다. (출처: 공식 홈페이지) 1. Install 참고: https://mrirecon.github.io/bart/installation.html BART Toolbox BART: Installation Fi..

tar.gz 파일을 압축해제할 때 보통 다음 command를 이용하는데, tar -zxvf [filename.tar.gz] 다음과 같은 에러가 뜨면서 압축해제가 안될 때가 있다. 이 경우 파일이름은 .tar.gz로 되어 있지만 gzip 포맷으로 압축되지 않았을 수 있다. 다음 command로 이를 확인할 수 있다. file [filename.tar.gz] 파일이 tar 형식으로만 압축된 것을 확인할 수 있다. 따라서 이 경우 다음 command로 압축을 해제할 수 있다. tar -xvf [filename.tar.gz] 참고: https://www.linuxfordevices.com/tutorials/linux/solved-gzip-stdin-not-in-gzip-format [SOLVED] gzip: s..

fastMRI는 Facebook AI와 NYU Langone Health가 2018년 공개한 MRI reconstruction을 위한 데이터셋이다. 공식 사이트: 데이터셋 개요와 file description, 리더보드를 확인할 수 있다. 데이터셋 다운로드: 데이터셋에 대한 보다 자세한 설명을 확인하고 데이터셋을 다운로드할 수 있다. 공식 Github repo: PyTorch 데이터로더, 모델 등 관련된 코드를 제공한다. Paper: 데이터 획득 방법과 촬영 파라미터 등 데이터셋에 대한 자세한 설명을 확인할 수 있다. 1. 데이터셋 구성 데이터셋의 종류는 다섯가지로 구성되어 있다. 보다 자세한 설명은 Paper에서 확인할 수 있다. Single-coil knee: 1594 scans (PD, PDFS) ..