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pytorch hook

고등학생 때 DLL injection으로 피카츄 배구 해킹같은걸 했었는데, 그 때 사용했던 기법들이 일종의 hooking이다. 그런 기법들을 공식적으로 pytorch의 nn.Module에서 지원해준다. 규칙 pytorch의 hook들은 다음과 같은 규칙을 가진다. * return이 있다면 해당 return을 본래 객체에 적용한다. * return이 없다면 기존 객체의 동작대로 동작한다. * hook될 함수는 객체로 전달되기 때문에 아무 이름이나 붙여되 된다.

pytorch template, tip

Template 지금까지 졸업프로젝트, 회사 인턴이나 알바들을 할 때 tf도 쓰고 pytroch도 썻지만 template이란 것들 정해두고 쓰지 않았다. 중구난방하게 필요에 따라서 디렉터리와 스크립트를 추가하고 분리하고 구현하고... 물론 템플릿이 만능은 아니다. 어느 템플릿이 그렇듯 흥망성쇠를 하겠지만 그래도 형식이란 것을 갖추고 개발을 시작하는 것만큼 효율적인 것은 없다고 생각한다. https://github.com/victoresque/pytorch-template

pytorch 기본 문법

numpy와 비슷하다. view, reshape 동일한건줄 알았는데 다르다고 한다. https://sanghyu.tistory.com/3 * view: 원본 데이터와 데이터 공유 * reshape: 원본 데이터와 데이터 공유될지 보장 못함. 될수도 안될수도 있다. squeeze, unsqueeze 많이 사용했던 함수인데 제대로된 정의를 몰랐었다. * squeeze: 차원이 1인 차원을 제거 * e.g., (2,1,2)면 (2,2)로

Bar plot

한번 봤던 내용들인데 복습 차 필사했다. Principle of Proportion Ink 실제 값과 그에 표현되는 잉크 양은 비례해야 한다. * 모든 시각화 자료에서 통용되는 원칙이다. * 반드시 x축의 시작은 0이다. * plot의 세로 비율을 통해 데이터의 차이를 나타내야 한다. ![](/assets/images/Bar plot/fe90cd8b-91de-49c6-bac0-766292955d7b-image.png) 왼쪽은 0부터 시작하지 않았다. 따라서 표현되는 그래프의 비율이 실제

[프로그래머스] 네트워크(python)

문제 네트워크란 컴퓨터 상호 간에 정보를 교환할 수 있도록 연결된 형태를 의미합니다. 예를 들어, 컴퓨터 A와 컴퓨터 B가 직접적으로 연결되어있고, 컴퓨터 B와 컴퓨터 C가 직접적으로 연결되어 있을 때 컴퓨터 A와 컴퓨터 C도 간접적으로 연결되어 정보를 교환할 수 있습니다. 따라서 컴퓨터 A, B, C는 모두 같은 네트워크 상에 있다고 할 수

[프로그래머스] 타겟 넘버(python)

문제 n개의 음이 아닌 정수가 있습니다. 이 수를 적절히 더하거나 빼서 타겟 넘버를 만들려고 합니다. 예를 들어 [1, 1, 1, 1, 1]로 숫자 3을 만들려면 다음 다섯 방법을 쓸 수 있습니다. -1+1+1+1+1 = 3 +1-1+1+1+1 = 3 +1+1-1+1+1 = 3 +1+1+

Generative model - 2

Latent Variable Models D.Kingma가 만든 모델이라고 한다. Adam, varitaional auto-encoder도 만든 대단한 분이라고 한다... Autoencoder는 generative model인가? variational auto-encoder는 generatiev model이니까 auto-encoder도 generative model인가? 그렇지 않다. 즉, variational auto-encoder를 generative model로 만들어주는 이유가 있고 이것을 아는 것이 중요하다! Variational inference(VI) The goal of VI is to optimize the