요즘 딥러닝으로 프로젝트 하나 하는데 컴과 전공이 아니라 독학해서 너무 어렵네요ㅠㅠ 혹시 Google Cloud Platform TPU 사용해보신 분 있나요ㅠㅠ TFRC 신청해서 리소스 할당 받았는데 어떻게 쓰는지를 모르겠네요 구글링해도 컴맹인 저는 그저 눈만 껌뻑껌뻑....그리고 원래는 간단한 CNN 제가 직접 구현해서 쓰는데 resnet-101 모델로 함 돌려보려고 했거든요... 근데 github나 keras.application으로 import한 resnet은 이미 pretrained 잖아요. 그거 가중치 초기화하고 fine-tuning하는데 뭐가 잘못됬는지 학습이 안되네요...cpu로 돌려서 그런가 하. 글고 github에서 모델 다운받아서 Colab에서 어떻게 import하죠 ㅠㅠ 구글링 했는데 뒤죽박죽이라 이해가 잘 안가네요. 참고할 만한 좋은 가이드 알려주시면 감사하겠습니다..
그리고 혹시 고수님들 중에서 만나서 조언해주실 분.... 저녁에 보은 제대로 하겠습니다. 서울, 경기권 다 가능합니다
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제가 쌉그지라 GPU가 없슴다.. ㅋㅋㅋ 그리고 논문에 넣을때는 TPU 사용했다 하는게 더 간지나보여서 .. ㅋㅋㅋ
일단 그래야겠네요ㅠ 근데 행님 그럼 colab에서 gpu로 할때 data랑 model colab에 다 업로드 해야하죠. 로컬에서 불러올수 없습니까? 로컬 주피터에서 하던거 마냥... 그리고 resnet 소스를 git clone 명령어를 통해 받았습니다. 근데 그거 pre trained인 가요 아님 아키텍쳐만 있는건가요. 프로그램이 언어를 잘 모르다보니까 ReadMe 이딴거 읽어봐도 뭔소린지 모르겠네요 ㅠㅠ 그냥 제가 간단히 cv 랑 pooling dense dropout 몇개 넣고 하는건 편했는데 제대로 성능 내보려고 모델 가져다 쓰려니까 제가 쓴거랑 달라서 이해하기가 어렵네요. 행님들 저를 핑프라 생각하셔도 좋습니다. 염치 불구하고 조언 해주시면 기프티콘 크게 쏴드려서 보은하겠습니다
논문에 GPU 사용했는지 TPU 사용했는지를 넣나요? 넣는다 하더라도 별로 큰 의미를 가지진 못할텐데요. 어떤 논문 쓰시는 지는 모르겠지만 결국 중요한 건 main contribution이지 코드 어떻게 돌렸냐 이런건 부가적인 거 아닐까요 ?