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끄적끄적

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Yolo 개척기 논문 작성에 있어서, 비교대상이 Yolo같은 고이장히 범용적으로 사용되는, 그리고 유명한 모델을 사용하면 좋을것 같아서, Yolo를 분석해 보았다. 내가 하고자 하는것은 병렬처리이기 때문에, 이 Yolo 모델을 적당히 나눌곳이 필요했다. 그러나 생각보다 모델 내부 구조가 복잡하여, 적절히 나눠야 할것같았고, Yolo v4의 후반부는 Yolo v3로 이뤄졌고, Yolo v3파트를 어느정도 병렬화가 가능하다는 판단이 들었다. plot_model로 모델 구조를 출력해보았으나, 너무 크기가 커 다 올라가지는 않지만, 후반부분의 어느정도는 대부부느 Sequencial하게 이루어졌기 때문에, 충분히 가능성이 있다고 생각되었다. Yolo의 다운로드 및 기초작업은 https://webnautes.tistory.com/..
(TensorFlow) 첫번째 추론 시간, First inference time 문득 한번도 고민하지 않고 당연하게 여겼던 것에 의문이 들었다. 왜 첫번째 추론시간은 시간이 많이 걸리는가? 명확하게 알지는 못했지만, 아마 모델을 로드하는데 어느정도 시간이 걸렸을 것이라 예측했었다. 그러나 수행하기 이전에 나는 tf.keras.models.load_model을 통해 이미 모델을 load완료 하였는데도 불구하고 항상 첫번째 추론이 오래걸렸다. 다음은 VGG19에서 내가 측정한 각 레이어의 수행시간을 나타낸다. 이미지 1장, 100장, 1000장일 경우의 수행시간이며, 동시에 측정하지 않고 독립적으로 측정했다. Environment GPU Type: NVIDIA RTX 3070Ti CUDA Version: 11.6 Operating System + Version: Windows 10 Py..
batch predict, 개별 predict, 개별 call, layer by layer 이전 이야기: https://rnltls.tistory.com/9 TensorFlow (이하 TF)에서 batch로 무언가 추론하고싶다면, 어떻게 해야할까? 방법을 알기에 앞서, 공식 문서를 확인해 보았다. TF Model 공식 문서 Args x Input samples. It could be: - A Numpy array (or array-like), or a list of arrays (in case the model has multiple inputs). - A TensorFlow tensor, or a list of tensors (in case the model has multiple inputs). - A tf.data dataset. - A generator or keras.utils.Seq..
predict, call, batch_size 먼저 Keras API에서 의문점에 대해 탐구했다. https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/Model#predict tf.keras.Model | TensorFlow v2.11.0 Model groups layers into an object with training and inference features. www.tensorflow.org tf.keras.Model에서 predict에서 의문이 생겼다. predict에서 batch_size는 도대체 무슨 용도로 사용하는 것인가? 정식 문서 설명에서도, 구체적으로 나오지는 않았기에 꽤나 많이 검색했던것 같다. 그래도 꽤나 만족스러운 답변을 몇개정도 얻을수 있었다. https://anshulhep.me..
MuZero 코드 기존 졸업논문에서 사용한 가상환경에서 gym-atari를 시도해보기 위해 https://ishuca.tistory.com/390 를 참고하여 설치를 진행했으나, make를 하지 못하여 https://ndb796.tistory.com/381 를 참고해서 make 명령어를 가능하게 하고 시도하였으나 되지 않았다. https://stackoverflow.com/questions/42605769/openai-gym-atari-on-windows 에서 제안하는 방법을 이용하여 gym-atari를 설치 하였으나, 테스트 코드를 돌려볼 경우 import gym env = gym.make('SpaceInvaders-v0') env.reset() for _ in range(1000): env.step(env.action..