드디어 본격적인 pytorch의 적용 -4-

안녕하세요?

 

이번 포스팅에서 어떻게 해서 지지부진한 파이토치의 사용에 진전이 있었는데, 문제점도 하나 더 나와서 이래저래 좌절인 것을 보여 드리고자 합니다. 아무튼 이래저래 힘이 들기는 했지만, 여기까지 오는 것도 성과라면 성과라는 생각이 듭니다.

 

먼저 위 스크린샷을 보시면 알 수 있듯이 일닺ㄴ 어떻게 해서 일차적으로 무언가가 돌아는 갔습니다. 그런데 문제라면 그 이후에 에러가 걸린 것 입니다.

 

알고봤더니, 모든 데이터가 다 2962개의 열을 가지고 있는 것이 아닌 데이터도 있었던 것 입니다. 그래서 이걸 어떻게 처리하느냐가 상당히 중요해 졌습니다.

 

그래서 먼저 차트 데이터 항목에서 데이터 렝쓰라는 항목을 가지고 오도록 했습니다. 그리고 나서 이걸 어디다가 적용하느냐 하면...........

 

 

우선 MLP를 선언하는 곳에서 기존에는 그저 지정을 해서 기계학습을 하는 것을 지정해 주었다면, 여기서는 유기적으로 대처할 수 있도록 어떻게 바꾸어 주었습니다.

 

그렇게 했더니 어떻게 기계학습을 하는 곳에서는 성공적으로 끝이 나는 것을 확인할 수 있었습니다. 그리고 이제는 기계학습을 한 결과를 저장하는 것이 중요해 졌습니다.

 

먼저 적용을 한 것은 torch.save라는 함수가 있어서 일단 적용을 하도록 해 보았습니다. 이제 이게 제대로 저장만 되면 되는 것이기는 합니다.

 

그리고 나서, 제대로 적용이 된 것을 확인할 수 있었습니다. 어떻게 저장까지 제대로 되기는 되었기 때문에, 이제 이걸 load해서 적용하는 것이 남았는데........

 

먼저 다른 py파일을 만들어 놓는 것을 시작해서, 다음으로 진행한 것으로는 우선 테스트에 쓸 데이터를 확보하는 것 입니다.

 

그런데 상황이 좋지 않아서 무언가의 문제인가 싶어서 dill이라는 라이브러리까지 설치를 해 보았습니다만, 결과는 그렇게 신통치 않았습니다.

 

그리고 나서 다음으로 진행을 한 것이라고 하면, 역시나 어떻게 모델을 사용할 수 있기는 있었지만, 문제는 모양이 맞지 않는다는 문제가 나왔습니다. 이걸 어떻게 해야 할지 모르겠습니다만, 그래도 어떻게 해서건 무언가를 해야 하긴 하고....... 이래저래 적용을 절반만 성공을 하였습니다.