[💡정보] 딥러닝 입문하는 법 + 주딱아 triva 쟤는 쳐내라 그냥

[자바땔감(coderhs)]

triva는 딴갤에서도 난동부리는 병신임. (통계물리학, 수학, 수학 잘하는법, 프로그래밍 갤러리 등등)

그냥 자기 하고 싶은 말만 하고 설명해주면 알아듣는 척 하면서 내일 와서 똑같은 말 하더라.

주장하는 내용은 대충 내가 생각한 진화 알고리즘이 세상에서 최고야!랑 세상 모든 것은 인과로 이루어져 있다, 인데 구체적인 내용은 하나도 없음.

딥러닝 이야기

딥러닝 프레임워크는 텐서플로우와 파이토치가 유명함.

텐서플로우보다는 파이토치가 모델을 뜯고 씹고 맛보고 즐기고 수정하기가 용이함.

하지만 근본적으로 큰 차이가 없으므로 아무거나 해도 되는데... 하나만 해야한다면 파이토치를 추천함.

본인은 텐서플로우로 무지성 입문했다가 논문 구현체 보면서 파이토치를 입문했는데, 이제는 파이토치를 더 선호함.

일단 아무 책으로나 이론적인 부분을 대충 훑어보고, 바로 아래의 튜토리얼을 Google CoLab으로 해보는걸 추천함.

분류기 학습하기

https://tutorials.pytorch.kr/beginner/blitz/cifar10_tutorial.html

하지만 딥러닝이 대세를 탄 지금은 수많은 튜토리얼이 있기 때문에 아무거나 해도 큰 상관은 없다.

책 뭐고를지 모르겠으면 그냥 https://wikidocs.net/book/2788 보자.

코랩을 어떻게 하는지 모르겠으면 아래에 코랩하라고 된 글을 보자.

일단 이렇게 한 번 해보고 그다음에 열심히 검색해서 이것저것 코랩에서 돌려보면 좋다.

그리고 사실

1. 데이터 용량이 많다.

2. 모델이 무거워서 12시간 이상 계속 돌려야한다

3. 필요한 패키지를 하나하나 다운받아줘야 하는 경우

이런 조건 없이 그냥 심심풀이로 작은 모델들만 돌려볼거면 RTX 3060 이상으로 올라가지 않으면 코랩으로 충분하다.

난 RTX 2060 가지고 있지만 환경설정하기 귀찮아서(윈도우임) 그냥 코랩에서 쭉 돌린다.

그래도 굳이 자기 컴에서 환경설정 하려면 알아야 하는 두 가지는 다음과 같다.

1. 파이썬 패키지 깔린거 확인은 pip list, cuda 깔린거 확인은 python -m torch.utils.collect_env

2. 그래픽 드라이버는 어쩔 수 없는데 cuda, cudnn은 anaconda 깔아서 conda로 깔면 편하게 깔 수 있다.

Sagemaker studio lab도 써봤는데 JupyterLab이라서 더 좋을줄 알았으니 이게 은근 colab보다 불편한게.. cifar10 받다가 뻗더라;

하지만 D2L이라고 교재 하나를 따라가면서 실습용으로 Sagemaker Studio Lab을 쓸 수 있는데 이건 괜찮아보였음.

나는 논문 구현된 모델 하나 찾아서 대량의 데이터(200G 이상)로 돌려보고 바꿔보면서 실력이 젤 많이 늘었는데,

이걸 하려면 좋은 GPU + 충분한 스토리지가 필요해서 현질을 좀 해야한다. 무과금 힘내자!

[자바땔감(coderhs)]

https://cs231n.github.io/

[자바땔감(coderhs)]

http://web.stanford.edu/class/cs224n/index.html#coursework

[쿠엥(kueng0001)]

다른 딥러닝 갤러리 유저에 대한 비난은 삼가주세요.

[자바땔감(coderhs)]

나는 하고 싶은 말을 했고, 방침은 매니저들이 결정할 일이지요.

[쿠엥(kueng0001)]

다른 갤러리에서 피해를 주던 유저들에 대해서 인지하고 있습니다. 저희 딥갤 운영진은 쾌적한 딥갤 유지를 위해 최선을 다 할 것입니다.

[지잡컴공(wlwkqzjarhd)]

문제가 있는 게시글 및 유저는 공지의 신문고를 통해 말씀해주시면 빠른 처리가 가능합니다~