반응형 [MMEngine] Tutorial - Dataset과 DataLoader - Pytorch의 Dataset과 DataLoader 클래스의 개념에서 기반 DataLoader - DataLoader는 MMEngine의 Runner에 3가지 형태의 인수로 구성됨 - train_dataloader: 모델에 학습 데이터를 제공할기 위해 Runner.train()를 사용 - val_dataloader: 일정한 간격으로 모델 평가를 위해 Runner.train() Runner.val()를 사용 - test_dataloader: 최종 평가때 Runner.test()를 사용 - PyTorch의 DataLoader를 지원. Registry Mechanism of MMEngine 덕분에 dict형태로 인자를 받아들임. - dict형태로 Runner 전달시 lazily built in runner.. 2024. 1. 14. [MMEngine] 빠른 Tutorial Model 빌드 - MMEngine내에서 모델은 BaseModel을 상속 받음 - 입력값으로 forward 메서드는 mode라는 인자를 받아야함. - training에서 mode는 loss, forward 메서드는 loss키를 포함한 dict를 반환 - validation에서 mode는 predict, forward 메서드는 예측값과 label들을 반환 import torch.nn.functional as F import torchvision from mmengine.model import BaseModel class MMResNet50(BaseModel): def __init__(self): super().__init__() self.resnet = torchvision.models.resnet50().. 2024. 1. 14. 이전 1 다음 반응형
