torch 데이터를 transpose
torch.transpose( data, dim0, dim1 )
유사도 matrix에서 유사도가 높은 상위 K개 원소 가져오기
torch.topk( sim_matrix, k)
torch matrix 간 곱셈
toch.matmul()
torch개체 안에 들어있는 여러개 matrix concat
torch.cat( torch개체, axis)
torch개체 내 행 또는 열 기준 정규화
torch.nn.functional.normalize( )
인진이가 작성한 Eval_epoch 함수 오류 찾아내려다, 결국 찾아내질 못했다. 대신에, 코드를 뜯어보면서 나도 모르게 헷갈렸거나 잘몰랐던 Torch 함수 관련 내용을 정리해볼 수 있었다. 매번 볼 때마다 새로운데, 이제는 제대로 알고 기억했으면 좋겠다. 하루하루 날짜는 지나가는데, 아직 모델 성능을 확인해볼 수 없어 걱정반 두려움반이다. 어떻게든 잘 마무리해서 좋은 성과 있었으면 좋겠다.
'Diary for Memorizing' 카테고리의 다른 글
[2022-07-11] 새롭게 나아가기 위한 준비 (0) | 2022.07.11 |
---|---|
[2022-06-18] 다시 시작의 어려움 (0) | 2022.06.18 |
[2022-05-15] NLP 대회(ODQA) 진행에 대한 반성 및 고찰 (0) | 2022.05.22 |
[2022-05-04] MRC 대회에 대한 오해 (0) | 2022.05.05 |