Colab에서 TPU Efficient NET 돌려보기

분자구조 이미지 SMILES 변환 AI 경진대회

김웅곤

2020.10.02 00:13 7,300 조회 language

Colab에서 TPU Efficient NET 돌려보기 입니다.
이 코드를 적당히 변형하시면 좋은 점수를 얻으실 수 있을 것입니다.
즐거운 연휴 되시길 바랍니다.^^

코드

댓글 9개

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앙창

2020.10.02 15:20

감사합니다! 많은 도움이 되었습니다

Mather

2020.10.09 21:01

감사합니다.

앙창

2020.10.10 14:59

늦은 질문이지만 혹시 b1모델을 사용하신 이유가 따로 있으신가요?
b1모델은 240*240에서 학습시킨 모델이라. 224*224이미지에 대한 학습에서는 B0가 더 적합하지 않나요?

김웅곤

2020.10.12 21:50

b0을 사용하려 했으나 실수로 b1을 사용하였습니다^^

당쇠

2020.10.26 22:40

감사합니다.

앙창

2020.10.31 14:21

안녕하세요 코드 분석하다가 잘 모르겠는 부분이 생겨서 질문드려봅니다!

tfrecord를 불러오기 위해서 정의하신 load_dataset 함수에 보면 tf.data.TFRecordDataset을 정의하고 shuffle후 opt.experimental_deterministic = False 옵션을 주었는데

문서를 보면 출력이 deterministic order로 생성되어야하는지 여부(데이터셋의 elements가 순서에 맞게 생성되어야하는지 여부)라고 설명이 되어있습니다.

shuffle을 하면 순서가 무작위로 뒤섞이는 것이죠 그런데 shuffle 이후에 dataset에 '순서에 맞게 생성되어야하는지 여부'에 관한 옵션을 준다는 것이 무슨 의미인지 잘 이해가 안갑니다. 이미 섞인 상태라 '순서에 맞게'라는게 의미가 없는것이 아닌가요?.. True로 했을때와 False로 했을때와 다른 효과는 무엇인가요?

잘 이해가 안가서 질문드립니다.

김웅곤

2020.10.31 14:24

opt.experimental_deterministic = False -> 이거의 진정한 효과는 (순서를 고려하지 않아서) 속도가 조금 빠르다 이고요
(안 쓰셔도 무방하나 속도가 빠르다고 생각하시면 됩니다.)
shuffle은 말 그대로 shuffle 입니다.

김웅곤

2020.10.31 14:31

shuffle은 인위적으로 데이터를 섞는다..
opt.experimental_deterministic = False -> 굳이 데이터가 저장되어있는 순서대로 읽지 않는다..이 뜻입니다.

앙창

2020.10.31 14:51

답변 감사합니다! 좀더 완전하게 이해할 수 있도록 해봐야겠습니다

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