[AIFFEL] 22.Mar.18, GD_ResNet_Ablation_Study_2
5278 단어 교육후기Going DeeperGoing Deeper
오늘의 학습 리스트
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tf.assing_sub
... which combinestf.assign
andtf.sub
- 둘이 합친 함수란다.
- 각각의 역할도 있나 보다.
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만약 training loop을 Tensorflow에서 직접 짠다면...
- loop 안에 들어가서 반복될 원리는 총 4가지이다.
- 데이터 모델에 보내주기
- loss 값 계산
- gradients 계산(
tf.GradientTape
사용) - gradients 최적화(업데이트)
- 여기에 추가로 Variable들 어떻게 업데이트 되는지
list
에 모으고,print
해주는 부분도 넣어주면 좋다.
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디렉토리 안의 파일 전부 다 파일 이름으로 가져오는 방법
from pathlib import Path test_files = [p for p in Path(data_path + test_path).iterdir() if p.is_file()]
ResNet 구현
(오늘은 ResNet-50 구현에 시간을 많이 할애했다.)
- 베이스 블록
- p 6. "The three layers are 1 x 1, 3 x 3, and 1 x 1 convolutions, where the 1 x 1 layers are responsible for reducing and then increasing (restoring) dimensions, leaving the 3 x 3 layer a bottleneck with smaller input/output dimensions."
- shortcut
- p 7. "We use option B for increasing dimensions."
풀잎스쿨(알고리즘 - 프로그래머스 레벨 2)
- https://programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42577/solution_groups?language=python3&type=my
- 동민님 코드(되게 좋다...)
def solution(phone_book): phone_book.sort() return not any(n2.startswith(n1) for n1, n2 in zip(phone_book, phone_book[1:]))
- 내 코드
def solution(phone_book): answer = True phone_book.sort() for i in range(0, len(phone_book)-1): if phone_book[i] == phone_book[i+1][:len(phone_book[i])]: answer = False return answer
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