pytorch hook feature map 출력하기

register_forward_hook 을 이용하여 torchvison의 vgg19 모델의 feature map에 대한 연산을 수행합니다.

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Speech recognition(음성인식) (2) 특징 추출(feature extraction)

이전 포스트에서는 음성인식의 개요와 사람이 어떻게 음성을 인식하는지에 대해 다루어 보았다 이번 포스트에서는  공학적으로 음성 인식을 어떻게 적용할지에 대하여 다우어 보겠다. 이전 포스트에서 위 waveform에서 어떻게 word sequence 를 추출할지에 대하여 질문을 던졌다. 위 그림만 봐서는 어떤 word인지 감을 잡을 수 없으나 무었인가 규칙이 있을 것 같다. 위는 각기 다른사람이 bird를 발음 한것이다.  음운적으로 비슷한가? 그러면…

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Speech recognition(음성인식) (1) 개요

2018/9/20 일 전면_수정 음성인식이란? 음성 인식이란 사람이 말하는 음성 언어를 컴퓨터가 해석해 그 내용을 문자 데이터로 전환하는 처리를 말합니다. 음성 인식은 아날로그 음성 신호를 디지털로 바꾸는 신호 처리부터 시작하여 신호의 음성적인 특징을 추출하는 일을 말하며 이는 자연어 처리와 같은 응용분야에 있어서도 중요한 역할을 할 수  밖에 없기에 중요한 분야입니다. 응용분야 Human Speech Recognition Process 음성인식문제에…

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NVLINK란? 간단한 정리

NVLINK에 대한 정보를 찾던중 ULTRA-PERFORMANCE PASCAL GPU AND NVLINK INTERCONNECT 을  정리 전반적인 특징 Pascal Architecture에서는 Maxwell Architecture과 비교해서 다음과 같은 변화가 생겼다. (Tesla시리즈의 비교기때문에 모든 제품에 적용하기에는 무리가 있다.) 특징들 Tesla M40 Tesla P100 architecture GM200/Maxwell GP100/Pascal Streaming multiprocessors 24 56 FP16(반정밀도) flops/clock/SM -(FP16연산유닛이 없다) 256 FP32(단정밀도) flops/clock/SM 256 128 FP64(배정밀도) flops/clock/SM 8 64 GPU…

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jetson tx2 사용기 2 opencv 예제1

opencv를 이용하여 빈 img 를 만든후 text를 입력하는 예제 hello.cpp #include<opencv2/highgui/highgui.hpp>#include “opencv2/opencv.hpp”int main(){# 512 x512 img 를 8비트 unsigned RGB로 Mat으로 만든다.cv::Mat img(512,512,CV_8UC3,cv::Scalar(0));# img의 중간에 OpenCV on Jetson! 이라는 문구를 집어넣는다. 색은 초록색 1.0의 크기로cv::putText(img,”Hello, OpenCV on Jetson!”,cv::Point(10,img.rows/2),cv::FONT_HERSHEY_DUPLEX,1.0,CV_RGB(118,185,0),2);# Hello 라는 이름의 window를 생성 img 를 그린다. cv::imshow(“Hello”,img);cv::waitKey();} 컴파일을 위하여 cmake를 설치한다. sudo apt-get install cmake CmakeLists를 작성한다….

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jetson tx2 사용기 1 개봉 및 프로그램 설치

jetson tx2는 nvidia 에서 출시한 임베디드 추론가속기이다. nvidia의 설명은 다음과 같다.  고성능, 저전력 NVIDIA Jetson TX2를 사용하여 가장 필요한 곳에서 실시간 인공 지능(AI) 성능을 활용하십시오. 이제 복잡한 데이터를 온보드 에지 장치에서 처리할 수 있습니다. 따라서 로봇 및 드론에서 엔터프라이즈 협업 장치 및 지능형 카메라에 이르는 모든 장치에서 빠르고 정확한 추론을 신뢰할 수 있습니다. 에지에 AI를…

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개발환경구축) ubuntu 16.04 nvidia-docker install &manual

도커는 컨테이너 기반의 오픈소스 가상화 플랫폼입니다. VM 처럼 개발환경을 가상화 하는 역활을 하지만 OS를 만들지 않고 프로세스를 격리합니다. 때문에 빠른 성능을 보입니다.  아래는 도커에 대한 간략한 설명과 사용법을 간단히 정리해본 ppt입니다. 예제로 vnc 서버를 만드는 튜토리얼이 있습니다. 이것으로는 부족할 수도 있으니 구글 검색등으로 자세한 사용법을 익히는것을 추천드리겠습니다. 도커의 기본 사용법에 대해서는 이 포스팅에서 따로 언급하지 않겠습니다….

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Ubuntu 16.04 Server Setup for Deep Learning (2) 필수 프로그램(ubuntu-desktop,zsh,vim plugin,tmux) 설치

0. 설치 확인 및 우분투 버젼 체크 계정 이름 확인 $ whoami 리눅스 버전체크 $ uname -a Linux galoismilk 4.4.0-128-generic #154-Ubuntu SMP Fri May 25 14:15:18 UTC 2018 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux Ubuntu 버전체크 $ lsb_release -aNo LSB modules are available.Distributor ID: UbuntuDescription: Ubuntu 16.04.4 LTSRelease: 16.04Codename: xenial 메모리 체크 $ free -m total used free shared…

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Ubuntu 16.04 Server Setup for Deep Learning (1) Ubuntu 16.04 Server Install

연구용 혹은 개인적인 용도로 딥러닝용 서버 세팅할 시에 많은 분들이 어려움을 겪는다. 이 글은 Ubuntu Server 16.04 에 각종 설정 및 설치를 하는 법을 다루어 도움을 주고자 한다. 1.Ubuntu 16.04 Server Download 아래 사진을 클릭하여 Ubuntu 16.04를 설치한다 (18.04가 이미 나왔지만 아직까지 사용자가 많지 않기에 문제가 생길시에 도움을 얻기 어렵다. ) iso 파일을 설치 완료하였다면 rufus를…

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[solving] #error Caffe2 requires Eigen to be at least 3.3.0

caffe2 는 eigen 버전을 3.3.0 이상을 요구한다 그러나 설치된 버젼이 이보다 낮은 버젼이라서 설치가 되지않았다. 아래와 같은 방법으로 해결하자. 1.현재 eigen 버젼을 확인 아마도 3.3.0 이하일 것이다. cat /usr/include/eigen3/Eigen/src/Core/util/Macros.h | grep VERSION 2.아래의 링크에서 최신버젼을 다운 받는다. http://eigen.tuxfamily.org/index.php?title=Main_Page 3.기존 eigen을 제거한후 다운받은 것으로 교환한다. cd /usr/include sudo rm -rf eigen3/ sudo mv path/of/eigen3 /usr/include/ 4.확인 cat…

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