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윳쿠리 니토리의 제작 -1- 안녕하세요? 그동안 기계학습을 잠시 붙잡는다고 이래저래 진행이 되지 않았는데, 더 이상은 발목을 잡고싶지 않아서 어떻게 해서건 무언가를 만들어 보기 위해서 일단 제작에 들어가게 되었습니다. 블렌더로 작업해보니 머리카락 자체는 그렇게 어렵지는 않았습니다. 일단 top에서 찍은 것인데, 하나하나 만들어 주어서 머리카락을 막 붙이기 시작했습니다. 생각외로 여기까지는 그렇게 어렵지는 않았습니다. 어느정도 머리카락을 붙이기는 했는데, 뭐랄까 한 가운데가 어느정도 탈모가 나온 형태가 되어가는 중 입니다. 일단 계속해서 붙여 보도록 합니다. 앞머리 까지 붙이고 보니까, 그럭저럭 무언가가 제대로 된 것 같다는 생각이 듭니다. 이제 눈을 어떻게 만들어 줄 차례인듯 합니다. 먼저 윳쿠리의 아랫면을 만들어 주는 작업을 했는.. 2022. 1. 19.
드디어 본격적인 pytorch의 적용 -5- 안녕하세요? 이번 포스팅에서는 어떻게 해서 적용이 안되던 기계학습의 모델을 적용해 보고자 하는데, 이게 제대로 움직일지 아닐지는 저도 잘 모릅니다. 다만, 한가지 알 수 있는 것은, 일단 이렇게 해서 어느정도 성과는 나왔고, 새로운 문제에 또 부딪쳤다는 것 입니다. 먼저 세이브를 하는 방법부터 조금 바꾸었는데, 그존에는 그냥 모델을 넣는 것으로 끝을 냈습니다만, 그러지 않고, 일단 state_dict()라는 항목을 추가했습니다. 그리고 나서 다음으로 진행한 것으로는 위 스크린샷에서 볼 수 있는 것으로, 일단 모델을 load하는 것에도 load_state_dict를 붙여 주도록 했습니다. 그리고 나서 무언가가 잘 안되어서 이번에는 위 스크린샷에서 볼 수 있는 것과 같이 일단 MLP를 통짜로 넣는 방법을 한.. 2022. 1. 19.
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 MLP.. 2022. 1. 18.
드디어 본격적인 pytorch의 적용 -3- 안녕하세요? 어제도 그렇지만, 화요일이 된 오늘도 그렇게 까지 컨디션은 좋지 못한 듯 합니다. 아무튼 이런 상황에서 어떻게 해서건 다시금 파이토치를 가동 시키려고 했습니다만, 그게 생각만큼 제대로 되지는 않아서 애를 많이 먹었습니다. 아무튼 이번 포스팅에서도 한번 관련된 내용을 다루어 보고자 합니다. 가장 먼저 건드려 본 것은 위 스크린샷에서 보이는 것처럼 batch size를 4로 올려 보았습니다만, 이게 그다지 효과는 없었습니다. 그리고 나서 다음으로 살펴본 것은 텐서 형태의 자료인데, 이건 그렇게 큰 변화가............ 없기는 없어 보인다는 생각이 들었습니다. 다만 행렬에서 4개의 요소만 골라서 가지고 온 것은 맞다는 생각이 듭니다. 그래서 자료를 찾아보니까, 위 스크린샷에서 볼 수 있는 .. 2022. 1. 18.

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