github 블로그 이사(2)
2024. 8. 9. 20:47
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이제부터 기능별로 branch를 따서 개발하기로 했다수정하거나 추가하고 싶은 것들 [ v ] Theme 탭 없애기[ v ] Top 기능 추가 (맨위로 올라가기)[ ] 마우스 호버했을 때 그라데이션으로 색이 바뀌는 것[ ] 여기 데모처럼 마우스 호버했을 때 막대기 쭉 늘어나는 멋진 효과[ ] 여기 데모처럼 태그 구별 더 잘 되게, 가운데 정렬, 날짜는 좌측으로 이동[ ] 블로그글 리스트에서 태그는 왼쪽에, 날짜는 오른쪽에 배치[ ] 여기 데모처럼 프사 마우스 호버 효과[ ] TOC(목차)[ ] 검색 기능[ ] 다크모드 지원...? Theme 탭 없애기맨 오른쪽 저거 ...remove-theme-tab 브랜치 땄다-> 구조적으로 바꿔야 하는 줄 알았는데 navigator 가 for문으로 처리하고 있어서 t..
github 블로그 이사(1)
2024. 8. 8. 17:41
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작업 시간 순서대로 기록, 나중에 github 블로그 구축되면 그곳에 별도로 정리할 예정 [작업 환경]회사 Windows 컴퓨터 위 WSL2 [해당 게시물에서 다룬 내용]개발환경 세팅, 지킬 테마 적용, 기본 config 및 이미지 수정, 덧글 기능 수정 2024.08.08github 에 woocosmos.github.io 라는 이름으로 레포지토리 생성회사 컴에서 git cloneserver certificate verification error 발생하여 git config --global http.sslVerify false 설정 : 보안상 안 좋으나 곧 포맷할 컴퓨터이기 때문에 과감히 ..ruby 설치하는데 SSH 관련 에러로 반나절 동안 고생했다. rbenv로 관리한다면 좀 다를까- 싶어서 rbe..
git branch 트리 구조를 보기 좋은 형태로 열람하기
2024. 8. 8. 16:36
컴퓨터/BASIS
git log --graph --simplify-by-decoration --pretty=format:'%d' --all 이렇게 하시면 됩니다
파이토치(PyTorch) 이해하기 - 자동 미분(Autograd)
2022. 12. 2. 21:44
인공지능/머신러닝-딥러닝
텐서플로우에서 파이토치로 환승(!)하기 위해 기본적인 내용부터 공부를 하고 있다. 아래의 이전 글들을 참고할 수 있다. 텐서플로우(TensorFlow)에서 파이토치(PyTorch)로 환승하기 파이토치(PyTorch) 이해하기 with MNIST 이번 글에서는 파이토치의 autograd, 즉 자동 미분에 대해서 알아보려고 한다. 기본적으로 파이토치에서 제공하는 이 도큐먼트를 기반으로 한다. 자동 미분 먼저 개념적으로 살펴보자. 연산이 수행되면서 데이터가 발생한다. 이러한 모든 연산을 저장하는 그래프가 있고, autograd가 이 그래프를 담당한다. 이때 그래프는 유향 비순환 그래프(일명 DAG) 형태를 띠며, 잎(leaves)은 입력텐서 그리고 뿌리(roots)는 출력텐서다. 그래프의 뿌리부터 시작해 잎을..
파이토치(PyTorch) 이해하기 with MNIST
2022. 11. 24. 18:51
인공지능/머신러닝-딥러닝
지난 글에서 텐서플로우와 파이토치의 차이를 살펴보고 파이토치의 특징과 장단점을 간단하게 알아봤다. 이번 포스팅에서는 파이토치의 MNIST 예제를 통해 파이토치의 작동 방식을 보다 자세히 공부하려고 한다. 코드는 지난 글에서 그대로 가져왔다. 라이브러리 및 config import torch import torchvision import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torch.utils.data import DataLoader import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt - torchvision은 이미지/영상 처리를 위한 파이토치의 라이브러리다. - torch.nn 이 무엇인지에 대해 파이토치에서..
텐서플로우(TensorFlow)에서 파이토치(PyTorch)로 환승하기
2022. 11. 24. 15:51
인공지능/머신러닝-딥러닝
*해당 포스팅은 이 원문을 번역, 정리(요약)한 것입니다. 텐서플로우가 파이토치보다 1년 먼저 나왔지만, 최근 많은 개발자들이 텐서플로우에서 파이토치로 넘어가고 있는 실정이다. 이번 아티클에서는 텐서플로우에서 파이토치로 넘어가는 방법에 대해 이야기하려고 한다. 먼저 각 딥러닝 프레임워크를 사용하는 이유에 대해 살펴본 후, 간단한 예제를 통해 파이토치와 가까워지는 시간을 가져보려 한다. 프레임워크 개요 텐서플로우 2015년 구글에서 발표한 딥러닝 프레임워크. 텐서플로우 2.0로 업데이트되면서 케라스(keras)와 통합되었다. 파이토치 2016년 페이스북에서 발표한 딥러닝 프레임워크. 파이썬 언어와 자연스럽게 어우러진다는 장점이 있다. 파이토치를 텐서 단위의 딥러닝 모델을 GPU 위에서 계산할 수 있는 플랫..