728x90 반응형 분류 전체보기666 optuna : Automatic Hyperparameter Optimization Framework Optuna는2018년 Preferred Networks에서 공개하고2019년 논문 Optuna: A Next-generation Hyperparameter Optimization Framework로 소개됨Machine Learning(기계학습)을 위한Automatic Hyperparameter Optimization Framework(자동 하이퍼파라미터 최적화 프레임워크)임.Optuna는 Hyperparameter Search Space(하이퍼파라미터 탐색 공간) 안에서Learning Rate(학습률), Batch Size(배치 크기), Optimizer(최적화 알고리즘) 종류, Layer 수(층 수), Epoch 수(학습 반복 횟수) 같은 Hyperparameter(하이퍼파라미터) 후보값들을Trial.. 2026. 6. 27. [ML] Dataset: California Housing Dataset California Housing DataCalifornia Housing Dataset은California 지역의 주택 가격과 관련된 정보를 담고 있는Machine Learning 연습용 regression dataset임.Boston Housing Data와 함께 주택 가격 예측 문제에서 자주 사용되던 dataset이나,현재는 Boston Housing Data보다 California Housing Data가 더 많이 사용되는 편임. Boston Housing Data는오래된 dataset (1978)이며,일부 feature가 인종적 편견과 관련된 문제를 가지고 있음.반면 California Housing Data는sample 수가 더 많고,비교적 더 현대적인 dataset (1990)이며,regre.. 2026. 6. 26. Autograd : In-place 연산 In-place 연산과 Autograd의 관계backward에서 필요한 tensor를 in-place로 수정하면 안 되며,backward에서 어떤 tensor가 필요한지는 연산마다 다르다.PyTorch의 autograd는forward pass에서 계산 그래프를 만들고,backward pass에서 이 그래프를 따라가며 gradient를 계산함. 이때 autograd는 backward 계산에 필요한 값을 내부적으로 저장해둠.문제는 in-place 연산임.in-place 연산은 기존 tensor의 값을 직접 바꾸는 연산임. 예를 들어 다음과 같은 연산들이 in-place 연산에 해당함.x += 1x.relu_()x.add_(1)이런 연산은 새로운 tensor를 만드는 것이 아니라,기존 tensor의 값을 직접.. 2026. 6. 23. torch_xla 간단 사용법: TPU로 PyTorch 사용하기 PyTorch에서 TPU를 사용하려면 torch_xla를 사용함.참고로 현재 torch-xla 의최신 stable version은 2.9.0임. 2024.03.21 - [Python] - [DL] PyTorch: TPU사용하기 - XLA [DL] PyTorch: TPU사용하기 - XLAhttps://github.com/pytorch/xla GitHub - pytorch/xla: Enabling PyTorch on XLA Devices (e.g. Google TPU)Enabling PyTorch on XLA Devices (e.g. Google TPU). Contribute to pytorch/xla development by creating an account on GitHub.github.com 다음 .. 2026. 6. 23. Linux에서 메모리 상태 확인하기: free 명령어 free는 Linux에서 현재 system memory 상태를 확인하기 위해 사용하는 대표적인 명령어임.Ubuntu 같은 Linux distribution에서는 별도의 설치 없이 기본적으로 사용할 수 있으며, RAM과 swap memory의 사용량을 간단히 확인할 수 있음.참고로, macOS에는 기본적으로 free 명령어가 없음. 기본 사용법가장 기본적인 사용법은 다음과 같음.free기본 출력은 byte 단위임.일반적으로는 -h option을 같이 사용함.즉, 다음이 기본적인 사용법임:free -h-h는 human-readable의 의미임.사람이 읽기 쉬운 단위인 KiB, MiB, GiB 등으로 출력해줌.kibi-, mebi- 와 같은 binary multiples 의 prefix에 대한 자세한 내용은 .. 2026. 6. 16. [Ex] 구구단 문제for 문을 사용하여 구구단 2단부터 9단까지 출력하는 Python module을 작성하시오.단, 사용자가 출력하지 않을 단을 입력하면, 해당 단은 제외하고 나머지 단만 출력해야 한다.예를 들어 사용자가 5를 입력하면, 2단부터 9단까지 출력하되 5단은 출력하지 않는다.조건구구단은 2단부터 9단까지 출력할 것.반복문은 반드시 for 문을 사용할 것.사용자로부터 출력하지 않을 단을 입력받을 것.입력받은 단은 출력 대상에서 제외할 것.구구단 출력 기능은 Python module 안의 함수로 구현할 것.사용자가 2부터 9 사이의 숫자가 아닌 값을 입력한 경우에 대한 처리도 고려할 것.실행 예시사용자 입력:출력하지 않을 단을 입력하세요: 5 출력 예시:2단2 x 1 = 22 x 2 = 4...2 x 9 = .. 2026. 6. 12. 이전 1 2 3 4 ··· 111 다음 728x90 반응형
