numpy where 기능소개
넘파이 array를 대상으로만 사용가능하다 두가지 기능이있다첫번째 인덱스 반환조건식이 주어졌을때 말그대로 어디(where)있는지 알려준다 (출력이 튜플인건 맘에에 안든다)형식은 np.where(조건) 이며, 조건에 부합하는 인덱스를 출력한다import numpy as nparray=np.arange(17,27)print(array)print(np.where(array>20))>>> [17 18 19 20 21 22 23 24 25 26]>>> (array([4, 5, 6, 7, 8, 9]),)인덱스가 깔끔한 형태로는 출력되지않아 재가공이 필요하다array = np.array( [[ [1001,2],[3,4] ], [ [1087,2],[1,1]] ] )print(array)print(np.where(arr..
2023. 2. 21.
pytorch summary() 기능
pytorch conv3d모델이다class BaseModel(nn.Module): def __init__(self, num_classes=13): super(BaseModel, self).__init__() # super().__init__()->python 3 에서만 작동 # super(자기자신,self).__init__()->python 2,3 모두 작동 # 성능차이는 없음 self.feature_extract = nn.Sequential( nn.Conv3d(3, 8, (1, 3, 3)), nn.ReLU(), nn.BatchNorm3d(8), nn.Max..
2023. 2. 21.
합성곱 연산(Convolution operation) 방법
입력값이 커널과의 연산과정을 거쳐 출력값이 된다 커널은 필터라고도 불린다n*m크기의 행렬로 n*m크기의 겹쳐지는 부분의 원소값을 곱한뒤 모두 더한값을 출력으로 갖는다input_=np.array([1,2,3,2,1,0,3,0,1])kernel=np.array([1,0,1,1,0,1,0,1,0])sum(input_*kernel)이미지의 가장 왼쪽 위부터 가장 오른쪽 순차적으로 위과정을 반복한후 마지막으로 편향(bias)를 더해 최종적인 출력(feature map)을 만든다또한 위의 예제에서는 커널의 이동범위가 한칸이었지만 이또한 사용자가 정할수있으며 이러한 이동범위를 stride라고 한다 RGB 3채널의 이미지 한장에서 최종적인 feature map을 얻는 과정은 다음과 같다(보통 rgb값을 permute를..
2023. 2. 21.
