기존 pytorch로 작성한 모델을 pytorch lightning으로 변경하는 코드를 작성했다. pytorch lightning으로 변경 후의 코드는 훨씬 깔끔하고 가독성이 있어서 좋았다. 일단 아래의 pytorch 코드가 변경 전의 코드이다. def train(config): device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" print(f"Using {device} device") model = NeuralNetwork(config['input_size'], config['hidden1'], config['hidden2'], len(config['labels']), config['dropout']).to(device) criterion = nn.Cro..

Text의 각 Character들을 (한글로 치면 하나의 음절) 하나의 특징데이터로 삼고 CNN을 이용해서 분류작업을 해보기로 했다. 기본 Text to CNN에 대한 간략한 설명. http://www.wildml.com/2015/11/understanding-convolutional-neural-networks-for-nlp/ 대략적으로 설명하자면 각각의 text내의 word 들을 vector로 변환한 후 해당 vector 값들을 나열해서 2차원 이미지 배열 처럼 만든다. 예를들어 I like coffee 라는 text가 있다면 I, like, coffee 이 단어들을 각각 3차원 벡터로 변환을 하고 ([1,0,0], [0,1,0], [0,0,1]) 변환된 벡터를 나열하면 3 * 3의 행렬이 생성된다...