쑥밭

using System.Collections; using System.Collections.Generic; using UnityEngine; using Fusion; using Fusion.Sockets; using System; using UnityEngine.SceneManagement; public class ServerConnect : MonoBehaviour, INetworkRunnerCallbacks { // NetworkRunner가 서버나 호스트에 연결 성공 void INetworkRunnerCallbacks.OnConnectedToServer(NetworkRunner runner) { throw new NotImplementedException(); } // NetworkRunner가 서..

nn.CrossEntropyLoss() -> Softmax+ CrossEntropy multilayer 분류에서 결과값만 얻길 원할때는 softmax가 필요없음. model을 만들때 꼭 Softmax를 마지막 레이어에 넣을 필요 X But BCE는 Activation function적용 해줘야함!

np.full(array_like,number,dtype=None) : array_like와 같은 모양의 ndarray를 만들고 number수로 가득 채움 np.array([array],dtype=None,copy=True) : array를 numpy배열로 만들고, dtype에 데이터 타입 지정가능, copy옵션으로 개체를 복사할지 결정가능 배열, 배열 인터페이스를 노출하는 객체만 가능 ```np.asarray(array_like,dtype=None) : 배열로 변환할 수 있는 모든 형식의 입력데이터를 numpy배열로 변경 tuple, list, ndarray등 모두 가능 dtype이 따로 설정되었을때만 복사, 일반적으로 참조 타입 np.ones_like(array_like,dtype=None) : ar..

인코딩(네트워크)처리 할때 feature맵으로 변경해주는 네트워크 요 네트워크는 원래 어떤 태스크를 했던지 큰 상관없음 ex) image segmention하는데 resnet(이미지분류 네트워크)를 백본으로 쓸수도 있음 input data의 feature를 low 차원 feature로 뽑아주는 역할을 함 실체로는 예시를 들면 resnet으로 이미지 분류를 한다고 가정하면 densnet을 거쳐서 1자로 펼쳐지기 전의 feature

struct - 값타입 - 상속이 불가능 - 기본적으로 스택에 할당 - 기본적으로 깊은 복사 class - 참조타입 - 상속이 가능 - 기본적으로 힙에 할당 - 기본적으로 얕은 복사

sudo apt-get install git git config --global user.name [이름] git config --global user.mail [메일 주소] 설정->개발자-> 토큰발급 conda --global condential.helper store

도커에서 컨테이너 실행하기 # 도커로 실행시키기 docker run -it (-d) --name {"Container_Name"} ubuntu docker run -it --name {contatiner name} --gpus all {image} docker exec -it {Continer_ID/Container_Name} /bin/bash 기본 패키지 설치하기 apt-get update apt-get install wget apt install sudo 계정 설정하기 sudo passwd {사용자명} useradd {User_Name} mkdir /home/{User_Name} chown {User_Name}:{User_Name} /home/{UserName} usermod -aG sudo {사용자..

1. 데이터 확인 데이터 불러오기 판다스를 이용해 csv파일 읽어오기 traindata = pd.read_csv(datasetFolderPath+trainsetName) traindata.dtypes 널데이터 확인 및 제거데이터 분포 확인하기 traindata.isnull().sum() traindata.dropna(inplace=True) target과 다른 정보들간에 관계가 있는지 확인하기 sns.histplot(x="species",y="island",data=traindata) sns.histplot(x="species",y="culmen_length_mm",data=traindata) sns.histplot(x="species",y="culmen_depth_mm",data=traindata) s..

def function(변수1,*args,**kwargs) : 단일 변수 -> 튜플 -> 딕셔너리순서 이때 변수=Default 형식은 Dictionary임!

파이토치 공식 사이트 에서 원하는 환경 선택 아나콘다 power shell에서 설치하고자 하는 가상환경 활성화 conda activate {env} 홈페이지의 명령어 붙여넣기 conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch