Input 노드랑 뉴런이 같은 말이라고 봐도 되나요?

File "<input>", line 1, in <module> File "C:/Users/jungsuk.hahn/PycharmProjects/recommendation_system/01_lecture.py", line 158, in score y_pred = np.array([model(user, movie) for (user, movie) in id_pairs]) File "C:/Users/jungsuk.hahn/PycharmProjects/recommendation_system/01_lecture.py", line 158, in <listcomp> y_pred = np.array([model(user, movie) for (user, movie) in id_pairs]) File "<string>", line 3, in cf_genderAttributeError: 'int' object has no attribute 'loc' 위와 같은 error 발생합니다.

선생님 안녕하세요좋은 강의 감사합니다. 섹션 7의 세번째 강의, python의 위한 도커 의 13:25 에서바로 torch를 pip으로 설치하지 않고도 바로 import torch를 할 수 있는 이유는azure vm을 만들때 선택한 size인 nc4as_t4_v3 4 vcpus 에 기본적으로 torch가 깔려있기 때문인가요 (즉, 만약 gpu를 사용하지 않는 다른 환경을 고르면, torch가 안깔려 있어서 pip 으로 깔아야 하는 것인가요) cpu만 사용하는 size인 Standard D2s v3 (2 vcpus, 8 GiB memory) 로 가상환경을 만들었는데, 여기서는 ipynb 파일에 !pip install torch를 해도, import torch를 하면 torch가 없다고 나오는데, 혹시 이 이유를 아실까요..ㅠ

선생님 안녕하세요좋은 강의 감사합니다. 섹션 7에서 dev container 를 사용하는 부분을 보고 있는데, 계속 에러가 납니다. 일단 화면 왼쪽 아래를 클릭하고 add dev container configuration file 클릭하고, 나머지 부분을 말씀하신 것 처럼 해도 오른쪽 아래 reopen in container 팝업이 뜨질 않고요 다시 왼쪽 아래를 클릭하고 중간 위에 뜨는 옵션 중 reopen in container를 클릭하면, 돌아가다가 아래와 같은 에러가 뜹니다. 혹시 뭐가 문제인지 확인이 가능하실까요

섹션 6의 강의들이 서로 음량이 다르게 녹화된 것 같습니다. 혹시 확인이 가능하실까요?

내장함수는 __call__과 같이 언더바가 있는 거 같은데...혹시 오버라이딩일까요?

강의 자료 주피터 안에서 어떻게 여나요?정말 초보라서 잘 모릅니다ㅠㅠ

안녕하세요강의 내용을 기반으로 실습을 잘 진행 해보고 있습니다.허깅페이스에서 하나의 모델을 다운받아 테스트를 해보려고 하는데, 모델명.gguf 파일로 되어있는 모델은 autotrain으로 파인튜닝이 잘 진행되지 않아 문의 드립니다. !autotrain llm --train \ --project-name "llama3-finetuning-da-8B-Q4" \ --model "path/llama-3-8B-gguf-Q4_K_M/llama-3-8B-Q4_K_M.gguf" \ --data-path "/path/train_data/korquad" \ --text-column "text" \ --peft \ --quantization "int4" \ --lr 2e-4 \ --batch-size 8 \ --epochs 40 \ --trainer sft \ --model_max_length 2048 답변 부탁드리겠습니다. 감사합니다.

일방적인 수업이 아닌 양방향의 수업을 지향합니다. 게시판에서 질문을 적극적으로 활용하세요. (이해가 되실 때까지 지속적으로 질문을 던지시는 것이 중요합니다. 업무일 기준 2~3일 내에 답변을 드릴 수 있도록 최선을 다하겠습니다.)다만, 질문이 이해될 수 있도록 (상식 수준에서), 다듬어 주세요.게시판 공개가 어려운 경우에 메일로 연락주시길 요청 드립니다. (daniel@datatrain.education)수업을 빠르게 한 번 쭉 들으신 후에, 한 번 더 학습하실 것을 권장드립니다.  안녕하세요 강사님 수업을 듣다가 궁금한 점이 있어 질문 드립니다. 수업을 들으면서 devcontainer.json를 생성하고 rebuild container를 하면  1. devcontainer.json의 "build" 정보를 이용하여 docker build 를 진행docker run ~그 외 추가적인 과정한다고 이해했습니다. 그리고 Dockerfile을 image로 만들 때, build를 하는 것으로 알고있습니다. 실습에서 Dockerfile과 json 파일에서 "build" 부분을 수정하지 않고, "runArgs", "customization" 을 추가했는데 build를 다시 해야하는 점이 이해가 가지 않습니다...ㅠㅠ devcontainer.json의 수정 사항을 적용하거나 실행하기 위해서는 build과정이 필요해서 그런 것 일까요??그리고 devcontainer.json을 수정하고 rebuild하면 container가 재생성이 되는 것인가요?? 또한 처음에 devcontainer.json 파일을 생성하고 New Dev Container 가 아닌 Rebuild container를 하는 이유도 궁급합니다. 감사합니다.   

파이썬 버전이 다른지 텐서플로우 버전이 다른지 모르겠지만 자꾸 코드가 실행되지 않는 부분들이 있어 조금식 바꿔가면서 강의 듣고 있습니다. 그러던 중 Char-RNN실습에서 tf.keras.Model.reset_states()에 오류가 생겨 질문 드립니다. class exModel(tf.keras.Model): def __init__(self): super(exModel, self).__init__() self.layer = tf.keras.layers.Dense(10, activation = None, kernel_initializer = 'zeros', bias_initializer = 'zeros') def call(self, x): logits = self.layer(x) return logits My_model = exModel() My_model.reset_states()결과 :'exModel' object has no attribute 'reset_states' Tensorflow : 2.16.1Python : 3.10.13실습 파일 : train_and_sampling_v2_keras.py ==================================================================실습 코드 :# -*- coding: utf-8 -*- # Char-RNN 예제 - Keras API를 이용한 구현 # Reference : https://github.com/tensorflow/docs/blob/master/site/en/tutorials/text/text_generation.ipynb from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals #python 2와 호완 from absl import app #Google에서 만든 API / Tensorflow와 같이 쓰이니 공부해두자 import tensorflow as tf import numpy as np import os import time # input 데이터와 input 데이터를 한글자씩 뒤로 민 target 데이터를 생성하는 utility 함수를 정의합니다. def split_input_target(chunk): input_text = chunk[:-1] target_text = chunk[1:] return input_text, target_text # 학습에 필요한 설정값들을 지정합니다. data_dir = tf.keras.utils.get_file('shakespeare.txt', 'https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/data/shakespeare.txt') # shakespeare #data_dir = './data/linux/input.txt' # linux batch_size = 64 # Training : 64, Sampling : 1 ''' 기존 : [batch_size, data_dimension] 시계열 데이터 : [batch_size, sequence_len,data_dimension] ''' seq_length = 100 # Training : 100, Sampling : 1 #몇 글자를 한 시퀀스로 할 것인가 embedding_dim = 256 # Embedding 차원 hidden_size = 1024 # 히든 레이어의 노드 개수 num_epochs = 10 # 학습에 사용할 txt 파일을 읽습니다. text = open(data_dir, 'rb').read().decode(encoding='utf-8') # 학습데이터에 포함된 모든 character들을 나타내는 변수인 vocab과 # vocab에 id를 부여해 dict 형태로 만든 char2idx를 선언합니다. vocab = sorted(set(text)) # 유니크한 character vocab_size = len(vocab) print('{} unique characters'.format(vocab_size)) char2idx = {u: i for i, u in enumerate(vocab)} ''' character - index(int) mapping ''' idx2char = np.array(vocab) # 학습 데이터를 character에서 integer로 변환합니다. text_as_int = np.array([char2idx[c] for c in text]) # split_input_target 함수를 이용해서 input 데이터와 input 데이터를 한글자씩 뒤로 민 target 데이터를 생성합니다. char_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(text_as_int) sequences = char_dataset.batch(seq_length+1, drop_remainder=True) dataset = sequences.map(split_input_target) # tf.data API를 이용해서 데이터를 섞고 batch 형태로 가져옵니다. dataset = dataset.shuffle(10000).batch(batch_size, drop_remainder=True) #================================데이터 구성=========================================== # tf.keras.Model을 이용해서 RNN 모델을 정의합니다. class RNN(tf.keras.Model): def __init__(self, batch_size): super(RNN, self).__init__() self.embedding_layer = tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, embedding_dim) #기본 예제라 특수적으로 임베딩 차원이 더 크게 했다 #batch_input_shape=[batch_size, None] self.hidden_layer_1 = tf.keras.layers.LSTM(hidden_size, return_sequences=True, stateful=True, recurrent_initializer='glorot_uniform') self.output_layer = tf.keras.layers.Dense(vocab_size) def call(self, x): embedded_input = self.embedding_layer(x) features = self.hidden_layer_1(embedded_input) logits = self.output_layer(features) return logits # sparse cross-entropy 손실 함수를 정의합니다. def sparse_cross_entropy_loss(labels, logits): return tf.reduce_mean(tf.keras.losses.sparse_categorical_crossentropy(labels, logits, from_logits=True)) #sparse_categorical_crossentropy : one - hot encoding까지 알아서 해줌 # 최적화를 위한 Adam 옵티마이저를 정의합니다. optimizer = tf.keras.optimizers.Adam() # 최적화를 위한 function을 정의합니다. @tf.function def train_step(model, input, target): with tf.GradientTape() as tape: logits = model(input) loss = sparse_cross_entropy_loss(target, logits) grads = tape.gradient(loss, model.trainable_variables) optimizer.apply_gradients(zip(grads, model.trainable_variables)) return loss def generate_text(model, start_string): num_sampling = 4000 # 생성할 글자(Character)의 개수를 지정합니다. # start_sting을 integer 형태로 변환합니다. input_eval = [char2idx[s] for s in start_string] input_eval = tf.expand_dims(input_eval, 0) # 샘플링 결과로 생성된 string을 저장할 배열을 초기화합니다. text_generated = [] # 낮은 temperature 값은 더욱 정확한 텍스트를 생성합니다. # 높은 temperature 값은 더욱 다양한 텍스트를 생성합니다. temperature = 1.0 # 여기서 batch size = 1 입니다. model.reset_states() for i in range(num_sampling): predictions = model(input_eval) # 불필요한 batch dimension을 삭제합니다. predictions = tf.squeeze(predictions, 0) # 모델의 예측결과에 기반해서 랜덤 샘플링을 하기위해 categorical distribution을 사용합니다. predictions = predictions / temperature predicted_id = tf.random.categorical(predictions, num_samples=1)[-1,0].numpy() # 예측된 character를 다음 input으로 사용합니다. input_eval = tf.expand_dims([predicted_id], 0) # 샘플링 결과를 text_generated 배열에 추가합니다. text_generated.append(idx2char[predicted_id]) return (start_string + ''.join(text_generated)) def main(_): # Recurrent Neural Networks(RNN) 모델을 선언합니다. RNN_model = RNN(batch_size=batch_size) # 데이터 구조 파악을 위해서 예제로 임의의 하나의 배치 데이터 에측하고, 예측결과를 출력합니다. #Sanity Check : 데이터 문제 없는지 확인 for input_example_batch, target_example_batch in dataset.take(1): example_batch_predictions = RNN_model(input_example_batch) print(example_batch_predictions.shape, "# (batch_size, sequence_length, vocab_size)") # 모델 정보를 출력합니다. RNN_model.summary() # checkpoint 데이터를 저장할 경로를 지정합니다. checkpoint_dir = './training_checkpoints' checkpoint_prefix = os.path.join(checkpoint_dir, "ckpt_{epoch}") for epoch in range(num_epochs): start = time.time() # 매 반복마다 hidden state를 초기화합니다. (최초의 hidden 값은 None입니다.) hidden = RNN_model.reset_states() for (batch_n, (input, target)) in enumerate(dataset): loss = train_step(RNN_model, input, target) if batch_n % 100 == 0: template = 'Epoch {} Batch {} Loss {}' print(template.format(epoch+1, batch_n, loss)) # 5회 반복마다 파라미터를 checkpoint로 저장합니다. if (epoch + 1) % 5 == 0: RNN_model.save_weights(checkpoint_prefix.format(epoch=epoch)) print ('Epoch {} Loss {:.4f}'.format(epoch+1, loss)) print ('Time taken for 1 epoch {} sec\n'.format(time.time() - start)) RNN_model.save_weights(checkpoint_prefix.format(epoch=epoch)) print("트레이닝이 끝났습니다!") sampling_RNN_model = RNN(batch_size=1) sampling_RNN_model.load_weights(tf.train.latest_checkpoint(checkpoint_dir)) sampling_RNN_model.build(tf.TensorShape([1, None])) sampling_RNN_model.summary() # 샘플링을 시작합니다. print("샘플링을 시작합니다!") print(generate_text(sampling_RNN_model, start_string=u' ')) if __name__ == '__main__': # main 함수를 호출합니다. app.run(main)결과 :AttributeError: 'RNN' object has no attribute 'reset_states'tf.keras.layers.Embedding에 batch_input_shape에서 오류가 발생해서,https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/layers/Embedding 참고해서 지웠고, 다른 부분은 안 건드렸습니다.tf.keras.layers.Embedding( input_dim, output_dim, embeddings_initializer='uniform', embeddings_regularizer=None, embeddings_constraint=None, mask_zero=False, weights=None, lora_rank=None, **kwargs )

마지막에 bird -> frog 말고도 deer -> frog 도 잘못된것 아닌가요??- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 강의 내용을 질문할 경우 몇분 몇초의 내용에 대한 것인지 반드시 기재 부탁드립니다. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.

안녕하세요. AISchool 강사님 이전 강의와 비슷한 내용의 질문 입니다. colab환경에서 tensorboard 결과를 확인할 수 있는 방법이 없나요? 코드를 colab환경에서 실행시켰는데, 제 드라이버에서는 tensorboard와 관련된 파일이 보이지 않아서 문의 드립니다.

안녕하세요. AISchool 강사님checkpoint 강의 중 질문사항이 발생해서 질문 드리게 되었습니다.checkpointmanagerAPI를 이용해서 파라미터 저장하고 불러오기 에서 colab에서 실행시키면 model 이라는 디렉터리가 안만들어지 던데.colab은 checkpoint가 동작하지 않는 건가요?colab에서 코드를 실행시킨 후 제 드라이버를 확인해 보면 model 디렉터리가 만들어지지 않고 checkpoint를 저장한 파일들이 보이지 않아서 질문 드립니다.

안녕하세요!!강의자료와 기출문제를 메일로 받아볼 수 있을까요?공부하면서 내용이 필요하여 부탁드립니다~ 메일은 rgn2002@naver.com입니다!!감사합니다

안녕하세요, 좋은 컨텐츠 만들어주셔서 진심으로 감사드립니다. 수강 중 일반적인 질문하나 드리고 싶습니다.kaggle notebook도 설치되어있는 패키지가 자동적으로 계속 업데이트가 될텐데, 이 경우 이후에 현재 작동중인 코드가 실행되지 못할수도 있을거 같다는 생각이 듭니다.이를 위해서 어떻게 제가 미리 조치를 하면 좋을까요?가령, 강의에서 사용하신 특정 버전 라이브러리로만 구성된 kaggle kernel을 생성한다던가 이런 방법이 있는지 혹은 가능한지 궁금합니다.감사합니다!

안녕하세요. 강사님다른 분의 질문에서 확인 colab향 char-rnn 코드를 보다가 질문 사항이 생겼습니다. colab향 코드와 강의에서 설명한 python 코드의 차이를 보면 app.run과 같은 absl 라이브러리 관련 코드가 colab향 코드에는 없는데, 이게 colab에서는 absl 라이브러리를 import 할 수 없기 때문이지 궁금합니다. 신기한게 강의에서는 구글에서 absl 라이브러리를 만든 것으로 제가 들은 것 같은데, 정작 google의 colab 환경에서는 해당 라이브러리를 사용할 수 없다는 사실이 신기 합니다. P.S 혹시 colab 환경에서 실행 가능한 char-rnn 코드 URL주소https://colab.research.google.com/drive/1Lr-tdAWh6sJdmAcOCmimHOIaK54idw-t?usp=sharing

 kimyh03160@naver.com 입니다.그리고 윈도우용 배치파일 다운로드 링크 접속이 안되네요. 확인 부탁드립니다.

강의자료와 기출문제를 메일로 받아볼 수 있을까요?필기하면서 공부하고 싶은데 찾을수가 없어서요ㅜㅜlu5671@gmail.com으로 부탁드립니다!!

강의가 너무 잘 정리되어 있어서 복습하고 싶은데강의자료를 받을 수 있을까요? gustjs93@naver.com으로 부탁드립니다. 감사합니다!

섹션 7. CNN (Convolutional Neural Network) - 합성곱 신경망 6번째 실습 - 문제 설명 (LeNet 모델 구축 - MNIST 데이터셋 이용)의 끝부분이 one hot encoding인데 다음 7번째 강의는 실습 - FashionMNIST 데이터셋 이용 실습 문제 풀이로 앞의 강의 Mnist 손글씨에 대한 코드 설명 부분이 빠진 것 같아 연결이 잘 안됩니다.... 원래 영상이 그런지 확인 부탁드려요. 감사합니다.