pytorch 썸네일형 리스트형 torchviz - Pytorch backward pass 시각화 pip install torchviz apt-get install graphviz # brew install graphviz -> for mac from torchviz import make_dot ... output = model(input) loss = loss_fn(output) graph = make_dot(loss, params=dict(model.named_parameters())) graph.render(filename='file_name', format='png') # graphviz install 필요, format default: pdf 더보기 [Pytorch] 학습 과정에서의 Randomness 제어하기 (seed 고정하기) 딥러닝 실험을 진행 할 때에는 신경을 써야할 변수가 많다. 하지만 그 중 가장 중요한 것은 변인통제라고 생각한다. 예를 들어 데이터가 들어가는 순서만 바뀌어도 모델의 성능은 바뀌게 된다. 이런 문제를 제어하고 실험을 재현 가능하게 하기 위해서 고려 해야하는 사항들을 살펴보자. 최종 코드 우선 최종 코드부터 적어두겠다. 아래의 코드를 사용하면 (deterministic은 True) 같은 실험을 반복해도 재현이 보장된다. import random import numpy as np import torch seed = 2021 deterministic = True random.seed(seed) np.random.seed(seed) torch.manual_seed(seed) torch.cuda.manual_se.. 더보기 이전 1 다음