![]()
모델 테스트 import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import torch import torch.nn as nn from torch.utils.data import DataLoader from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter from torchvision import transforms, datasets ### Hyper Parameters lr = 1e-3 batch_size = 4 num_epoch = 100 data_dir = 'workspace/data' ckpt_dir = 'workspace/checkpoint' log_dir = 'workspace/log' result_dir..
![]()
모델 학습 ### Setting for Training # Data load transform = transforms.Compose([Normalization(),RandomFlip(),ToTensor()]) dataset_train = Dataset(data_dir=os.path.join(data_dir, 'train'), transform=transform) loader_train = DataLoader(dataset_train, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=8) dataset_val = Dataset(data_dir=os.path.join(data_dir, 'val'), transform=transform) loader_val = DataL..
![]()
U-Net 네트워크 구조 import os import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import torch import torch.nn as nn from torch.utils.data import DataLoader from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter from torchvision import transforms, datasets ### Hyper Parameters lr = 1e-3 batch_size = 4 num_epoch = 100 data_dir = 'workspace/data' ckpt_dir = 'workspace/checkpoint' log_dir = 'workspace/log' dev..
![]()
세팅 Docker Image Pull Docker는 이미 깔려있는 상태에서 시작합니다. pytorch Docker를 내려 받습니다. ( https://hub.docker.com/r/pytorch/pytorch ) docker pull pytorch/pytorch 해당 이미지에는 opt/conda 에 필요한 라이브러리들이 설치되어 있는것을 확인할 수 있었습니다. 제가 만들 file system도 opt 안에다가 만들어놓겠습니다. docker run \ --rm \ # 컨테이너 종료시 지움 -it \ # 커멘드 띄움 --name u-net \ # 컨테이너 이름 지정 --gpus all \ # gpu 사용 -v /home/scone/deepdish/myfirstU-Net/:/opt/workspace \ # 파..
