반응형 pytorch2 생성형AI 로 hyperparameter optimization code 만들어 공부하기 생성형AI로 hyperparameter optimization code 를 만들게 된 배경오픈소스에서 신약개발 관련된 데이터로 pIC50 을 예측하는 딥러닝 모델을 만들어보려고 하고 있었다. 나에게는 이미 기존에 신약개발 부트캠프 강의에서 배웠던 코드를 보며 참고삼아 도전해볼 수 있었지만 기존 코드에는 뛰어넘을 수 없는 단점이 있었다. hyperparameter tuning 이 자동으로 안돼서 사람이 일일이 model architecture 를 손으로 manual 하게 바꿔야 한다는거였다. 그래서 기존에 내가 머신러닝에는 적용했던 optuna 를 pytorch 딥러닝 코드에도 적용해보려 했으나 class 구조가 등장하다보니 쉽지 않아 생성형AI 에 다음과 같은 작업을 했다.baseline code 를 첨.. 2024. 10. 13. Claude 를 참고하여 나만의 custom dataset 만들기 Custom dataset 을 정의 하는 이유Pytorch 로 deep learning 을 실시할 때 일반적으로 데이터를 그냥 하나를 한번에 가져오는게 아니라 Custom dataset class를 통해 가져온다. 여기서 Custom data class를 사용하는 이유는 다음과 같다.1) Data 를 한 번에 load 하는 것이 컴퓨터 메모리에 부담이 되기 때문이다. 따라서 큰 Data 를 한번에 다 메모리에 올리는 것이 아니라 이를 ‘mini batch’라는 형태로 토막을 낸다. 그 한 토막을 ‘mini batch’라고 한다. 이 작업을 할 때 분석가가 전체 Data 큰 덩어리 1개를 받아와서 전체 Data size (data 를 구성하는 sample 의 수) 는 얼마인지 파악하고, Mini ba.. 2024. 9. 18. 이전 1 다음 반응형
