torch3 [pytorch,smp] 모델 weights 경로 일하는 곳이 병원이다보니 민감한 데이터를 다루게 되고, 그에 따라 제한적으로 연구가 가능합니다. 너무 불편한점 중 하나가 분석하는 컴퓨터에 외부인터넷을 못하게 하는 단점이 있습니다. 그러다 보니 딥러닝 모델의 weights를 외부에서 따로 넣어줘야 하는데, 설명이 안 써져 있어서 많이 찾아보았습니다. 휴우... 결과는 뭐냐.. torch와 segmentation_models_pytorch 이 두 module다 같은 경로에서 model weights를 가져오더군요.. 윈도우 기준 C:\Users\사용자이름\.cache\torch\hub\checkpoints 우분투 기준 /home/사용자이름/.cache/torch/hub/checkpoints/ 여기다가 모델들 weights를 넣어주면 됩니다. ( 인터넷이 .. 2023. 3. 14. RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 1. Expected size 16 but got size 15 for tensor number 1 in the list. 에러 해결 Unet 모델을 제작해서 돌리는데, 아래와 같은 에러가 나왔습니다. 정말 여기저기 찾아봤는데,, 해결이 안되었는데, 코드를 이것저것 돌려보니 해결이 되었네요.. RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 1. Expected size 16 but got size 15 for tensor number 1 in the list. 위와 같은 에러가 발생할 경우 모델을 제작할때, 256으로 제작했을때, 실제 input으로도 같은 사이즈를 넣어줘야 합니다. 아니면 위와 같은 에러가 발생할수 있습니다. 그렇기 때문에 transforms function을 이용해서 그림의 크기를 조절하는 Resize를 이용하여 분석하면 됩니다. # inputs의 경우.. 2022. 11. 9. [pytorch] tensor 나누는 방법들 (split, chunks, 데이터 나누기) tensor는 데이터를 이야기합니다. 2차원을 2 Tensor 3차원을 3 Tensor라고 이야기 하죠. 딥러닝을 돌리다 보면 이러한 tensor를 나눠서 돌려야할 때가 있습니다. batch size를 조절하거나 혹은 test set, validation set, train set을 나눌때도 이러한 데이터를 나눠야 합니다. 그럴때 사용할수 있는 간단한 방법을 설명하고자 합니다. split, chunks는 자세히 설명하지 않으면 조금 헷갈릴수가 있는 기능입니다. split의 경우 데이터당 최대 자료가 n개를 가지게 하는 방법이고, chunks의 경우 데이터를 n개로 나누는 거죠. chunk와 split의 위의 설명으로는 헷갈릴수가 있으니 예시를 보여주도록 하겠습니다. 같은 17줄을 split와 chunk로.. 2021. 8. 3. 이전 1 다음
