Language&Framework&Etc112 Docker 사용법 정리 도커(Docker)는 리눅스의 응용 프로그램들을 소프트웨어 컨테이너 안에 배치시키는 일을 자동화하는 오픈 소스 프로젝트 Docker는 environment disparity를 해결해준다. Docker를 통해 다른 시스템에 똑같은 환경으로 세팅해줄 수 있기 때문에 Docker의 container들은 각기 분리되어 있으며, 독립적으로 동작 (Container : 격리된 공간에서 프로세스가 동작하는 기술) 이러한 특징들로, 한 개의 서버에 많은 수의 컨테이너를 가질 수 있다. (즉, 하나의 서버에서 각기 다른 환경의 컨테이너를 설정할 수 있다) 1. 원하는 개발 환경을 파일에 저장하면, docker는 이를 원하는 어떤 머신에든 해당 환경을 시뮬레이션 해준다. 2. 각기 독립적으로 존재하기 때문에 원하는 무슨 .. 2021. 2. 2. TorchVision model funetuning Pytorch에서 fine-tuning하는 방법을 확인해보려고 합니다. 모델은 torchvision models 중 선택할 수 있으며, 모두 1000-class Imagenet datasets로 pre-trained되었습니다. 참고 링크에 fine-tuning과 feature-extraction 이렇게 두 가지 타입의 transfer learning을 수행합니다. 1) Fintuning : pre-trained된 모델로 시작하여 새로운 task에 대한 model의 모든 parameter를 업데이트합니다. 본질적으로 전체 model을 retraining 합니다. 2) Feature extraction : pre-trained된 모델로 시작하여 prediction을 도출하는 마지막 레이어의 weight만 업.. 2021. 1. 30. C++ Vector란 Vector 표준 라이브러리에 있는 컨테이너로 사용자가 손쉽게 사용하기 위해 정의된 class 동적 배열로 구성 각 원소들이 선형적으로 배열 벡터 컨테이너의 원소를 참조할 때 반복자를 이용해서 순차적 참조 가능 처음 원소로부터의 상대적인 거리를 이용하여 접근 가능 장점 1) 동적으로 원소를 추가 2) 크기가 자동적으로 들어남 3) 각각의 원소를 원소의 인덱스 값으로 참조 가능 4) 임의의 순서로 원소에 접근 가능 속도적인 측면에서는 배열에 비해 떨어지지만 메모리를 효율적으로 관리할 수 있다는 장점이 있어 많이 사용 배열과 마찬가지로 원소들이 하나의 메모리 블록에 저장 단점 메모리 재할당이 발생할 수 있고 상당한 부하가 발생됨 보통의 배열보다 더 많은 메모리 공간 필요 구조 vector를 생성하면 메모리 .. 2021. 1. 20. 템플릿 템플릿에 대한 이해 템플릿에는 '모형자'라는 뜻이 담겨 있음 모형자 : 모형을 만들어낸다. 모형의 틀은 결정되어 있지만, 모형의 색은 결정되어 있지 않아서 결정해야 한다. 함수 템플릿은 함수를 만들어 낸다. 함수의 기능은 결정되어 있지만, 자료형은 결정되어 있지 않아서 결정해야 한다. 함수 템플릿도 다양한 자료형의 함수를 만들어 낼 수 있다. int Add(int num1, int num2) { return num1+num2 } - 함수의 기능 : 덧셈 - 대상 자료형 : int형 데이터 함수 템플릿 T Add(T num1, T num2) { return num1+num2 } - 함수의 기능 : 덧셈 - 대상 자료형 : 결정되어 있지 않음 T는 자료형을 결정짓지 않겠다는 의미로 사용. 완성형 templa.. 2021. 1. 13. 이전 1 ··· 4 5 6 7 8 9 10 ··· 28 다음
