머신러닝 (3) 썸네일형 리스트형 [Pytorch] 모델 저장하기/불러오기 import torch 인공지능 모델은 학습을 할 때마다 성능이 달라진다. 분명히 이전 epoch에서는 loss도 낮고 train data에 대한 accuracy도 100% 였는데 다음 epoch에선 갑자기 loss가 높아지고 accuracy도 98%가 되는 경우가 있다. 이럴 때를 대비하여 학습 중간중간에 최적의 성능이라고 판단될 때 모델을 저장하는 것이 중요한데, 이때 torch 모듈에 있는 torch.save를 이용한다. 모델 저장하기 아래는 모델의 state_dict를 저장하는 방법으로 가장 권장되는 모델 저장 방법이다. torch.save(model.state_dict(), PATH) model = 모델 클래스명 'PATH' = 저장할 위치/저장할 이름.pth 모델을 저장할 때는 .pt .. [선형대수학] 삼각행렬 (Triangular Matrix) 삼각 행렬(Triangular matrix) 정사각행렬의 특수한 경우로 주대각선을 기준으로 대각항의 위쪽이나 아래쪽 항들의 값이 모두 0인 경우를 말한다. 주대각선 성분 위쪽의 모든 성분이 0인 행렬을 하삼각행렬 (lower triangular matrix) 라고 한다. 주대각선 성분 아래쪽의 모든 성분이 0인 행렬을 상삼각행렬 (upper triangular matrix) 라고 한다. 상삼각행렬이면서 하삼각행렬인 행렬은 대각행렬이다. 삼각행렬이면서 동시에 대각성분이 모두 0인 행렬은 순삼각행렬(stric triangular)이라고 한다. 위는 하삼각행렬이면서 순하삼각행렬이다. [선형대수학] 스칼라 행렬(Scalar matrix)과 대각행렬(Diagonal matrix) 대각행렬과 스칼라행렬에 대해 이야기 하기전에 주대각선이 무엇인지부터 알아야한다. 주대각선 정사각 행렬 또는 행렬식의 왼쪽 위의 끝에서 오른쪽 아래의 끝으로 이어지는 선 즉, 행과 열의 지표수가 같은 성분(k행 k열의 성분)들을 말한다. 위와 같이 붉은 색으로 표시한 것이 주대각선이다. 주대각선은 전치행렬의 전치 축 역할을 하며 주대각선 상에 위치한 원소들을 대각원소라고 한다. 반대각선은 이와 반대로 오른 쪽 위의 끝에서 왼쪽 아래로 이어지는 선으로 다음과 같이 표현할 수 있다. 대각행렬(Diagonal matrix) 주대각선을 제외한 곳의 원소가 모두 0인 행렬이다. 주로 정사각행렬을 가리킨다. n * n 행렬을 D라고 할 때 가 대각행렬일 필요 충분 조건은 아래와 같다. 주대각선의 원소가 모두 1이.. 이전 1 다음
