2020년 02월

[Flux] RNN example – char_rnn_gpu_minibatch

https://github.com/FluxML/model-zoo/blob/master/text/char-rnn/char-rnn.jl 의 error fix 및 수정 확장본 환경 : Julia v1.3.1, Flux v0.10.1 char-rnn의 이해를 위한 jupyer notebook (html) –> click here github : https://github.com/mrchaos/model-zoo/blob/master/text/char-rnn/char_rnn_gpu_minibatch.jl char_rnn_gpu_minibatch.jl

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[Flux] model-zoo fix conv.jl

mnist에 cnn을 적용한 예제가 conv.jl인데 Flux v0.10.1에서 많은 문제가 발생하여 수정하고 몇가지 기능을 추가 했다. 원래 conv.jl : click here! 기존의 소스를 수정하여 새로 추가한 소스 : click here! conv_gpu_minibatch.jl cmd_parser.jl 기존 conv.jl 의 loss function이 아래와 같이 정의 되어 있는데 x_aug = x .+ 0.1f0*gpu(randn(eltype(x), size(x))) 에서 에러 발생 하여 loss를 아래 와 같이

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[Flux] model-zoo tutorial with Zygote

Model-zoo 60분 튜토리얼 : https://github.com/FluxML/model-zoo/blob/master/tutorials/60-minute-blitz.jl 위의 모델은 Flux가 Tracker를 채택하고 있을 때 예제로서 개념은 좋으나 Flux 0.10.x 부터는 Zygote 기반이므로 재대로 동작 하지 않는다 위의 예제는 Flux v0.10.1 버전이며 Zygote 기반으로 수정한 버전이다. Jupyter note (html 버전) –> Click here

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[Flux] cifar10 upgraded example

이전 cifar10 example에서 모델을 저장하고 읽어오는 부분을 추가 하고 , 외부 파라미터를 입력 받아 반영 하는 구조로 변경 하였다. training한 model을 저장하고 읽기 기능을 추가 하여 이어서 training을 할 수 있게 했다 epoch, batch size, 저장된 model 파일 로딩 여부,로그를 화면 또는 파일로 저장, gpu device , gpu device 를 선택 할 수 있게 했다.

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[Flux] cifar10 example – gpu,minibatch, fix loss NaN

model-zoo : https://github.com/FluxML/model-zoo/blob/master/vision/cifar10/cifar10.jl 소스를 수정함 수정된 소스 : https://github.com/mrchaos/model-zoo/blob/master/vision/cifar10/cifar10_gpu_minibatch.jl 이 글을 보기전에 먼저 아래 글을 참조 하는 것이 좋다. 그리고 cifar10.jl을 이해하는데 도움이 될만한 jupyter notebook(html) ==> 여기 cifar10_gpu_minibatch.jl (몇가지 설명이 더 추가 되어 있음) 위의 첨부파일에 소스에서 “CUDAnative.device!(3)” 을 주석 처리 하면 첫번째 GPU에서 실행된다

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[Tip] tmux – 마우스 스크롤, 버퍼 설정

Atom-Juno 환경에서 기본 julia console은 리모트 서버 연결시 timeout 이 나서 다시 접속시 포트가 사용중으로 재접속이 안되고 에러 발생하는데 이 때 tmux를 사용하여 세션이 끊어지지 않게 유지 한다. 하지만 tmux의 기본 버퍼 크기가 작기 때문에 지나간 로그를 보기 어렵고 마우스 스크롤을 기본상태에서는 지원 되지 않는다 버퍼크기와 마우스 스크롤이 가능하게 .tmux.conf 파일에 아래와 같이 설정 하면된다

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[Flux] mnist example with gpu, mini-batch, fix loss NaN

소스 URL : https://github.com/mrchaos/model-zoo/blob/master/vision/mnist/mlp_gpu_minibatch.jl model zoo의 mnist예제 중 mlp.jl 소스에 몇가지 이슈가 있어 수정하고 미니배치를 적용 하였다. Julia 1.3.1, Flux 0.10.1 을 사용 하였다. 가장 큰 이슈는 loss function에서 NaN이 발생하여 train이 제대로 되지 않는 문제를 수정 했다. loss가 아래와 같이 정의 되는 경우 mini-batch를 적용하면 계산 되는 batch 데이터가 적기 때문에 자주 NaN이 발생한다.

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[Flux] MNIST Example

여기서 사용하는 Flux는 v0.10.1 이다. Model-zoo의 MNIST 예제를 참고(https://github.com/FluxML/model-zoo/blob/master/vision/mnist/mlp.jl) zoo의 mnist예제 mlp가 gpu모드에서 재대로 동작하지 않는데 주요 원인은 onecold function이 gpu모드에서 문제를 일으킨다. 위 예제에서 accuracy function에 onecold를 사용하고 train!에서 accuracy를 사용하기 때문에 문제가 된다. 따라서 아래와 같이 바꿔 준다 accuracy(x,y) = mean(onecold(m(x)) .== onecold(y)) ==> accuracy(x,y) = mean(onecold(m(x)|>cpu) .== onecold(y|>cpu)) 또한 scalar연산을 할 때

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