• [PyTorch] 06. wandb로 학습 진행상황 로깅하기

    학습 진행상황 기록하기 이전 글에서 작성한 코드는 tqdm 라이브러리를 통해 “학습이 얼마나 진행되었는가”를 실시간으로 출력했다. 이를 통해 실행이 끝나기까지 막연히 기다리기만 하는 일반적인 코드와는 달리, 각 epoch당 남은 예상시간과 epoch별 train/val loss, accuracy를 출력해 학습이 진행됨에 따라 정확도가 높아지는 모습을 로그로 남길 수 있었다. 지난번 코드의 출력 일부를 아래에 옮겼다....


  • [PyTorch] 05. data.Dataset으로 나만의 Dataset 클래스 만들기

    자체 Dataset 클래스의 필요성 지금까지의 실습에서는 torchvision.datasets에서 제공하는 데이터셋을 사용했다. torchvision 라이브러리는 vision과 관련된 약 30여개의 데이터셋을 제공하며, 전체 목록은 공식 홈페이지에서 확인할 수 있다. 그러나 실습이나 연구를 진행하다 보면, 기존에 잘 알려진 데이터셋 외에 자신만의 데이터로 학습을 진행해야 하는 상황이 자주 발생한다. 이를 위해 torch.utils.data.dataloader에 넘길 수 있는 나만의...


  • [PyTorch] 04. validation phase를 추가해 train_model() 함수 작성하기

    굉장히 오랜만에 이어지는 포스팅이다… 핑거스냅에 당해서 블립(blip) 당함 모델 학습에서의 Training & Validation 이전 글에서 작성했던 마지막 코드를 다시 살펴보자. 이전 글에서는 아래 5가지 단계를 거쳤다. nn.Module을 상속받은 모델 클래스 작성 torchvision.datasets 라이브러리에서 유명 데이터셋(MNIST) 다운로드 torch.utils.data.Dataloader 사용법 모델의 1 epoch 학습 진행 모델의 test 성능 측정 각 단계별로 주요...


  • [ML] Knockoff Net: 랜덤한 입력으로 다른 모델을 모방할 수 있을까?

    발상: Knockoff Nets 어제(2일) 대학원에서 Mario Fritz 박사님의 AI Security에 대한 강연을 들어볼 수 있었다. 딥러닝이 대세가 되면서 등장한 여러 보안 문제들에 대한 특강이었는데, 그중 Model Stealing(구체적으로는 Functionality Stealing)에 대해 다룬 knockoff-net 관련 내용이 흥미로워 pytorch로 구현해보았다. 다만 노트북이라는 한계로 원본 논문보다는 디테일을 다소 단순화했다(…) Knockoff net을 간단히 말하면 이미...


  • [PyTorch] 03. torch.nn 모듈 조립으로 CNN 만들기

    예제 dataset 가져오기 지금까지는 \(y=ax+b\)나 \(y=ax^2+bx+c\) 처럼 간단한 형태의 숫자→숫자 함수만을 모델링했으니 이제 좀더 흥미로운 데이터를 살펴보자. 딥러닝, 특히 이미지 인식 관련 예제를 보면 MNIST나 CIFAR-10같은 이름이 많이 등장한다. 이 둘은 Image Classification 문제의 대표적인 예시로 각각 손글씨와 물체 사진 이미지셋에 해당하며, 흔히 모델의 벤치마크 용도로 활용되고 있다. 이번 글에서는...


  • [PyTorch] 02. nn.Module로 모델 클래스 만들기

    학습의 각 단계를 추상화하기 앞서 그래디언트를 이용해 간단한 학습이 이루어지는 과정을 알아보았다. 이전 글의 마지막 코드를 다시 살펴보면 학습의 한 round를 크게 다음과 같은 단계들로 추상화시킬 수 있다. for i in range(num_adjust): # 1) 파라미터를 이용해 입력(xs)으로부터 예상 결과를 생성 y_pred = a*xs + b # 2) 예상 결과(y_pred)와 실제...


  • [PyTorch] 01. PyTorch의 기본 구조

    요새는 뭘 찾아봐도 딥러닝이 나온다.. 성향이 continuous, gradient 같은 거랑은 안 맞아서 최대한 피해보려고 했지만 결국 시대의 흐름에 거스르지 못하고 어떻게 사용하는지 정도는 알아두는게 좋을 것 같아서 정리해봤다. 요구사항(prerequisite) python에 대한 기초지식 (ex: ABC.xyz()는 클래스/객체 ABC 안에 있는 xyz 라는 함수를 호출하는 것이다) 함수에 대한 개념(규칙에 따라 input → output으로...


  • [Coq 입문] Ch04. Polymorphism & Higher-Order Functions (2)

    High-Order Functions 다른 함수를 다룰 수 있는 함수를 고차 함수(higher-order function)라고 한다. Definition do3times {X:Type} (f:X->X) (a:X) : X := f (f (f a)). >> Check @do3times : @do3times : forall X : Type, (X -> X) -> X -> X 이 do3times는 함수 f와 인자 a를 받아 a에 f를...


  • [Coq 입문] Ch04. Polymorphism & Higher-Order Functions (1)

    Polymorphic Lists 이전 장에서 natlist, 다시 말해 nat으로 이루어진 리스트에 대해 다뤘다. 마찬가지 방법으로 문자열 리스트, bool 리스트, 리스트의 리스트 등 다양한 리스트를 정의할 수 있다. 예를 들어 bool 리스트는 Inductive boollist : Type := | bool_nil | bool_cons (b : bool) (l : boollist). 로 정의된다. 그런데 매번 새로운...


  • [Coq 입문] Ch03. Working with Structured Data (2)

    Reasoning About Lists 리스트에 대한 간단한 정리를 증명해보자. Theorem nil_app : forall l:natlist, [] ++ l = l. Proof. reflexivity. Qed. 대상이 natlist라는 점만 제외하면 이전의 forall n:nat, 0+n=n과 같은 형태이다. nat에서와 마찬가지로 natlist도 destruct를 통해 생성규칙에 따라 경우를 나눌 수 있다. Theorem tl_length_pred : forall l:natlist, pred (length l)...


  • [Coq 입문] Ch03. Working with Structured Data (1)

    본 챕터에서는 Structured Data, 그중에서도 List에 대해 다룬다. Pairs of Numbers 지난번 nybble을 정의할 때 언급했듯이, Coq의 생성자(constructor)는 여러 개의 인자를 받을 수 있다. Inductive natprod : Type := | pair (n1 n2 : nat). 이렇게 정의된 natprod에는 오직 하나의 생성규칙만 존재한다.(ex: pair 3 5) 이제 몇 가지 함수와 함께...


  • [Coq 입문] Ch02. Proof by tactics (2)

    Proof by Case Analysis 다뤄야 하는 대상이 복잡해지면 simpl이나 rewrite만으로는 충분하지 않은 경우가 있다. 잠시 예전 글에서 정의했던 is_equal을 가져오면서 여기에 새로운 Notation을 추가하자. Fixpoint is_equal (n m : nat) : bool := match n with | O => match m with | O => true | S m' =>...


  • [Coq 입문] Ch02. Proof by tactics (1)

    이제 Coq를 이용해 간단한 증명을 직접 작성해보자. Notation 본론을 시작하기에 앞서 전에 만들었던 plus, mult 에 infix notation을 정의하자. Notation "x + y" := (plus x y) (at level 50, left associativity) : nat_scope. Notation "x * y" := (mult x y) (at level 40, left associativity) : nat_scope. 이전에...


  • [Coq 입문] Ch01. Functional Programming in Coq (2)

    Define Numbers 이전 글에서는 day, bool, color 와 같이 원소의 개수가 유한한 타입, 다시 말해 타입 \(T\)에 대해 \(\{x | x \mathrm{\,has\,type\,}T\} \)가 유한집합인 경우만을 다뤘다. 무한한 원소를 가지는 타입을 정의하려면 어떻게 해야 할까? 집합론에서와 마찬가지로 자연수에서 시작해보자. 페아노 공리계(Peano axioms)에서 필요한 부분을 빌려오자. 크게 중요하지 않은 공리들은 생략했다 1....


  • [Coq 입문] Ch01. Functional Programming in Coq (1)

    Introduction 여기서는 Coq에서 사용되는 Galina라는 functional programming language의 기초적인 사용법과, Coq에서 증명에 실제 활용되는 기초적인 tactic에 대해 다룬다. Data and Functions Days of the Week 먼저 Coq에서 타입을 선언하는 법을 알아보자. 모든 Coq 구문은 .(마침표)로 끝남에 유의하자 Inductive day : Type := | monday | tuesday | wednesday | thursday...


  • [Coq 입문] Ch00. Overview

    Coq를 공부해보겠다는 막연한 목표와 함께 이런저런 자료를 찾아보고 그만두기를 반복하던 중, DeepSpec Summer School 세미나에서 나온 영상을 발견했다. 유투브에서 찾은 다른 영상들이 4,5년 전 자료였던 반면 DeepSpec에서는 최근인 2017, 2018년까지 꾸준히 학습자료와 세미나 영상이 업로드되고 있다. 사실 예전 LaTeX을 익힐 때에도 이것저것 찾아보기만 하다가 결국 학교 과제를 LaTeX으로 작성해보고서야 익숙해졌는데,...