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machine learning17

[pytorch] list of tensors 의 평균구하기 my_list = [tensor(0.8223, device='cuda:0'), tensor(1.8351, device='cuda:0'), tensor(1.4888, device='cuda:0'),] np.mean(my_list) 하면, TypeError: mean(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not list 에러가 난다. 해결> mean = torch.mean(torch.stack(my_list)) 2020. 8. 21.
텐서(Tensor)란 아래 내용은 내가 텐서에 대해 이해한 내용을 정리하기 위해 적은것이다. 부정확한 내용이 있을 수 있으며, 그것에 대해선 책임지지 않는다. 틀린 것은 대해선 댓글로 알려주시면 감사.. 내가 접한 Tensor은 두가지 였다. 하나는 1. 이런 뇌신경 DTI 을 나타낼때 방향이 있는 저 하나하나 요소들을 tensor라고 불렀던것 같고 2. 딥러닝 텐서플로에서 쓰는 텐서라는것이 있다. 뇌신경DTI영상에선 가상의 신경다발 뭉치가 향하는 특정 방향과 그 세기 정도를 나타내는 척도 였으며, 3차원(볼륨)을 넘어선 볼륨+방향을 나타냈었다. 딥러닝에서 텐서란 2차원 배열의 n차원확장이 된 array의 형태를 텐서라고 불렀는데, (multi-dimensional array) grayscale 이미지라면 [ [0 , 0, .. 2020. 3. 3.
keras dataset : imdb 25000개의 영화, 25000개의 리뷰-> 좋지않은 단어(?) 어느정도 필터링 후 -> word를 단어인덱스(정수)로 구성된 sequence로 인코딩한것 단어빈도를 기준으로 인코딩됨. (랜덤 순서가 아님) 1로 인코딩된 단어는 1번째로 많이 나오는 단어였음. 200은 200번째로 많이 나오는 단어 train 과 test는 1:1로 제공 됨 라벨값은 리뷰가 긍정적일경우1, 부정적일경우 2 로 표기 https://keras.io/ko/datasets/ Datasets - Keras Documentation 데이터 셋 CIFAR10 소형 이미지 분류 50,000개의 32x32 컬러 학습 이미지, 10개 범주의 라벨, 10,000개의 테스트 이미지로 구성된 데이터셋. 사용법: from keras.dataset.. 2020. 3. 2.
precision at K, MAP, recall at K ranking system 또는 recommander 시스템에서 좋은 추천(랭크)를 했는지 평가하는 방법으로 precision at K, recall at K 을 살펴보자. Top K개의 결과로 Precision(정밀도)를 계산 -> Precision at K 추천 된 결과가 관련(relevant) 있는것은 O로 없는 것은 X로 표기하면, O,X,O,O,O,X 로 결과물의 관련도로 표기 될 수 있다. Precision at 3 의 값은 O,X,O 니까 2/3 Precision at 4 의 값은 O,X,O,O 니까 3/4 Precision at 5 의 값은 4/5 이다. Recall at K 는 K 개 추천했을때, 추천되어야했을 relevant한 item이 몇개 추천되어져 있느냐를 나타내는 measure이.. 2019. 10. 12.

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