1달전에 스쿼트 1RM을 하다가 바벨을 뒤로 놓치는 바람에 손목이 꺾여서 한참을 고생했네요.🥲 건강했었는데 힘줄쪽은 처음 다쳐봐서 이렇게 안낫는줄 몰랐습니다. 힘줄에 염증이라고 해서 금방 낫겠지 했는데 손목에 염증주사!!도 맞고 체외충격파시술까지 받았는데 1달에 걸쳐 천천히 낫더라고요. 관절이나 힘줄 인대는 정말 조심해야됨을 느꼈습니다. 그리고 근육주사? 뼈주사? 프롤로라고 하던데 손목에 맞는다고 겁내서 안맞고 있다가 맞으니까 바로 기능이 좋아져서 좀 신기했습니다. 빨리 낫고 싶으면 주사가 직빵인 것 같아요! 왼쪽 손 주먹을 쥐면 힘줄 두어개중에 제일 왼쪽 힘줄에 염증이 생겼었습니다. 가동범위가 굉장히 작아지는 경험을 했습니다. 팔굽혀펴기도 손목이 과하게 꺾여 아리는 느낌을 받아서 못했었네요. 엄지와 검..

DataFrame 조건문을 쓰는 방법에 대해 공유하고자 합니다. 특정 column(열) 에서 특정 value(값)을 가진 row(행)을 가져오고자 할 때 많이 쓰는 방법입니다. 예시로 dataframe을 하나 만들어서 여러 조건문을 붙여보겠습니다. import pandas as pd df1 = pd.DataFrame(columns=['id', 'values', 'condition'], data=[ ['a', 123, 'wow'], ['b', 234, 'nooo'], ['c', 345, 'wow'], ['d', 567, 'good'] ] ) df1의 값은 이렇게 됩니다. 여기서 values의 값이 123인 행을 가져와 보겠습니다. # "values" column 중 123 값을 가진 row를 가져온다 co..

Apple Silicon 칩에서 pytorch GPU 가속이 가능하게 되었습니다. pytorch 1.12 버전부터 지원되며, 프리뷰 버전이 22년 6월 즈음에 나온 것 같습니다. 저는 M2 맥북에어로 진행했습니다. 1. miniconda3을 다운로드 받습니다. 아래 그림에서 “Miniconda3 macOS Apple M1 64-bit pkg”를 선택하시면 됩니다. 터미널을 띄우고 conda를 쳐보시면 설치가 되었음을 확인할 수 있습니다. 2. 필요한 여러 패키지 설치 (저는 python 버전을 3.10으로 정하였습니다.) conda create -n torch python==3.10 conda activate torch conda update --all conda install pytorch==1.12...

Dataframe을 다루다보면 여러 파일로 나눠진 csv 파일 같은 것들을 하나로 합치고 싶을 때가 종종 생겼습니다. df append를 은근히 내 입맛에 맞게 찾기가 힘들더라구요. 그래서 많은 방법이 있겠지만 그 중 제가 썼던 방법을 공유하고자 합니다. 우선 데이터를 만들어 보겠습니다. df1, df2는 합칠 dataframe이고 df는 df1, df2를 담을 dataframe입니다. import pandas as pd df = pd.DataFrame(columns=['id', 'elements']) df1 = pd.DataFrame(columns=['id', 'elements'], data=[['a', 123],['b', 234], ['c', 345]]) df2 = pd.DataFrame(column..

Unsupervised Learning (Representation Learning의 한 분야) Unlabeled dataset만을 가지고 네트워크 모델을 학습하는 방법, 비슷한 특징을 가진 데이터들을 clustering 하는 방식 Self-supervised learning (Unsupervised Learning의 한 분야) labeled 데이터를 수집하려면 많은 시간과 비용이 발생한다. 딥러닝 모델은 모델 사이즈에 따라 성능이 좋아지지만 모델이 커질수록 이상적인 학습데이터량도 많아지게 된다. 클라우드 워커처럼 labeled 데이터를 수집하기 위해 노력하지만 여력이 충분하지 않은 대다수의 기업 또는 labeling이 어렵거나 보안을 이유로 수집이 어려운 기업들은 데이터 수집이 쉽지 않다. 또한 사람이..

mmpretrain 프레임워크는 리뉴얼 되면서 mmclassification과 mmSelfsUp (self-supervised learning) 이 통합되었다. task마다 docker를 만들어야 되다 보니 두 프레임워크가 합쳐진건 환영할만한 일이다.👏 아래 설명은 mmpretrain tag 1.0.0rc7 버전이 기준이며, mmpretrain도 mmclassification 사용 방법과 크게 다르진 않다. config를 구성하고 학습하면 되는데, 중요한 가지는 1) dataset 구성 2) config 구성 이 정도인 것 같다. 예시로 ImageNet-1k를 resnet50으로 학습해보는 과정을 진행해보겠다. 사람마다 다를 것 같긴 한데 나는 mmpretrain/model_config 라는 나의 con..

Decoupling Representation and Classifier for Long-Tailed Recognition https://arxiv.org/abs/1910.09217 https://github.com/facebookresearch/classifier-balancing 이 프레임워크는 https://github.com/zhmiao/OpenLongTailRecognition-OLTR 을 베이스로 한다. 사용방법도 비슷함. 작성 중.. 논문이 너무 길다.. INTRODUCTION 저자는 Long-tail 데이터 분류를 end-to-end 학습(feature extractor, classifier 동시에 학습)으로 진행하면 classifier의 결정경계가 잘 형성된 것인지 더 좋은 represe..

Ubuntu에서 CUDA, cudnn 버전을 체크하는 방법입니다. Windows에서 보고 싶으시면 >> https://beelinekim.tistory.com/65 CUDA 버전 확인 nvcc -V nvcc가 없을 경우 CUDA 버전 확인 /usr/local/cuda-버전/bin/nvcc -V CUDNN 8 이전 CUDNN 버전 확인 cat /usr/include/x86_64-linux-gnu/cudnn_v*.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 CUDNN 8 이후 CUDNN 버전 확인 cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 # 안된다면 cat /usr/local/cuda(설치된버전확인)/include/cudnn_..