[5주차] '유사 이미지 분류' Trainer코드 제작

저번 5주차를 마무리하며 작성했던 Trainer코드를 작성하고 리팩토링까지 완료하여 회의시간에 루카스님께 필요한 부분을 점검받았다.  

 

Notion 5주차 스프린트

• Trainer.py 구조 서명하기 쉽게 정리
  
  
• Trainer.py 전체 동작 최종 구현
  Densenet_trainer의 분류기 부분이 카테고리에 맞춰서 원활한 학습이 가능하도록 구현
  
  
• 구현된 Trainer 설계 및 동작을 문서화
  구현된 코드의 전체적인 설계와 동작구조를 문서화하거나 그림으로 표현

먼저, 과제를 구체적으로 설명하자면 '유사 이미지 분류' 라는 주제이며 코드는 아래와 같은 구조로 되어있다. 

 

 하나씩 간략히 설명하자면 

 

- /dataset : 이미지 데이터들이 들어가는 디렉토리  

 

- /model_property

: 학습 후 저장될 모델의 가중치, 모델의 hyper parameter들이 저장된 디렉토리 

 

- /classification_trainer.py

: 여기에 분류기를 학습시키는 코드를 작성해야 한다.

 

- /densenet_tester.py

: 학습된 모델을 테스트해보는 .py

 

- modeling_densenet.py

:  모델은 densenet을 사용한다. 

 

 

 

 

전에 올렸던 'DenseNet', 전이학습을 이용하여 trainer.py 코드를 구현해야한다. 이때까지만 해도 학습만 될뿐 리팩토링 및 시각화까지 완료하여 6주차에 코드까지 올려야겠다... (꾸준히 올리자)

 

 

 

<trainer.py 코드 설명>

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trainer.py코드설명_Jo.pdf

0.23MB