dhwiii's notepad | 딥 러닝, 코덱 일기장

파이토치의 모델 구조를 볼 수 있는 torchinfo라는 라이브러리가 있다. 아래와 비슷한 구조로 사용하며, pip install torchinfo from torchinfo import summary model = LeNet() summary(model,(1,1,3,3)) torchinfo 내에서 사용되는 파라미터는 다음과 같다. summary(model, input_size, input_data, batch_dim, col_names, col_width, depth, device, dtypes, row_settings, verbose, **kwargs)

OpenCV를 이용하여 이미지 등의 파일을 불러올 경우 img1 = cv2.imread('your file path') print(type(img1)) 위의 사진과 같이 numpy.ndarray의 형태로 저장된다. 이미지 데이터 전처리 등의 과정을 거치려면 Tensor형태로 변환을 해 주어야 할 때가 있는데 그 때는 1) torch.Tensor()를 이용한 방법 tensor_img1 = torch.Tensor(cv2.resize(img1) 2) IQA_Pytorch를 이용한 방법 tensor_img1 = utils.prepare_image(img1) 위의 코드를 이용하여 저장하면 torch.Tensor의 형태로 이미지 데이터를 저장할 수 있다.