인생을 최고로 여행하라

해당 문제는 파이토치의 버전이 변경되면서 발생하는 오류 1.2버전이후 부터 발생하는 오류로 단순하게는 파이토치의 버전을 다운그레이드 하면 해결됩니다. pip install torch==1.1.0 torchvision==0.3.0 openNMT등의 오픈소스프로젝트에서는 해당오류를 변경했지만 아직 반영 안된 프로젝트등이 있습니다,

pytorch를 재설치 하다가 다음과 같은 에러가 나와서 해결 Library not loaded: /usr/local/opt/libomp/lib/libomp.dylib 간단하게 패키지 추가 설치로 끝 brew install libomp

파이토치를 사용하면서 깃허브의 여러 코드들을 참고하는데요. 자주 헷갈리는 것이 "F.cross_entropy"와 "nn.CrossEntropyLoss()"을 언제 쓰는가 였습니다. 어느 코드에서는 전자를 사용하고 어느코드에서는 후자를 사용하고... 그래서 한번 정리해 보려고 합니다. 구글에 검색해보니 pytorch 커뮤니티의 이 글에 예전에 답이 달린 질문이 있었습니다. 결론은 "큰차이가 없다" 였습니다. 두개의 차이는 state가 있냐 없냐의 차이라고 합니다. 따라서, 학습을 위해서 계산을 할때는 두개 중 어느 것을 사용하여도 큰 차이가 없습니다. 단, nn.CrossEntropyLoss와 F.cross entropy는 클래스냐 함수냐의 차이는 있으므로 사용하는 방법은 조금 다르므로 레퍼런스 문서를 한..

모델을 학습 하면서 데이터셋을 나누는 경우에 사용합니다. pytorch의 dataloader같은 방법들도 있으나 데이터 프레임이나 리스트를 바로 나누어 볼때 사용하면 좋습니다. from sklearn.model_selection import train_test_split train, test = train_test_split(df, test_size=0.2)

랭킹과 관련된 논문들을 보면 자주 나오는 평가척도들이 있습니다. MRR과 PMRR인데요. 볼 때마다 내용을 헷갈리는거 같아서 한번 정리해보려고 합니다. MRR, Mean Reciprocal Rank MRR은 Reciprocal Rank의 평균값입니다. 그렇다면 Reciprocal Rank가 뭔지 알아야 합니다. 사실 MRR은 위키에 예시와 함께 설명이 잘 나와 있습니다. https://en.wikipedia.org/wiki/Mean_reciprocal_rank Mean reciprocal rank - Wikipedia The mean reciprocal rank is a statistic measure for evaluating any process that produces a list of possib..