분류 전체보기62 논문 번역 및 요약)LLaMA-Mesh: Unifying 3D Mesh Generation with Language Models 논문 원문 : LLaMA-Mesh : Unifying 3D Mesh Generation with Language Models프로젝트 페이지 : Nvidia Research : LLaMA-MeshAbstract이 논문은 대규모 언어모델(LLM)의 능력을 확장시켜서, 하나의 통합된 모델 안에서 텍스트 입력으로 3D 메시를 생성(text-to-3D Mesh)하는 방법을 탐구한다.이 연구는 다음과 같은 장점을 제공할 수 있다.(1) LLM 안에 임베딩된(=학습된) 공간적 지식(spatial knowledge)을 활용할 수 있게 된다.(2) 대화방식을 통한 3차원 (객체) 생성과 3차원 메시에 대한 이해를 가능하게 한다.이 작업에서 가장 어려웠던 점은 3차원 메시 데이터를 LLM이 처리할 수 있는 개별 토큰이 되.. 2024. 11. 28. PyTorch 문서) PyTorch Recipes - How to use TensorBoard with PyTorch 파이토치와 함께 텐서보드를 사용하는 방법원글 : How to use TensorBoard with PyTorch텐서보드(Tensorboard)는 머신러닝 실험에 사용되는 시각화 툴킷이다.손실값, 정확도와 같은 평가 메트릭을 시각화(visualization)하거나 추적(tracing)할 수 있고모델 구조를 모델 그래프(model graph)로써 시각화할수 있으며그외에 히스토그램, 이미지 표시 등 다양한 기능을 제공한다.이 글에서는 텐서보드 설치에서부터 파이토치와 함께 활용하는 기본 사용법, 로그로 기록한 데이터를 텐서보드 UI에서 시각화 하는 방식을 설명한다.Installation우선 파이토치가 설치되어서, 모델과 메트릭에 대한 로그를 텐서보드 로그 디렉토리(Tensorboard log directory).. 2024. 11. 13. PyTorch 문서) PyTorch Recipes - Extension points in nn.Module for load_state_dict and tensor subclasses nn.Module의 확장 기능들원글 : Extension points in nn.Module for load_state_dict and tensor subclasses이 글은 nn.Module에 통합된 두 가지 확장 기능들과 새로운 유틸리티 함수인 torch.utils.swap_tensors를 소개한다.nn.Module에 통합된 기능은 (1) nn.Module.to()와 관련 메소드, (2) nn.Module.load_state_dict()다.단, 이 글에 나온 기능은 PyTorch 2.3.0 이후의 버전에서만 사용 가능하다.torch.utils.swap_tensorstorch.utils.swap_tensors (이하 swap_tensors)는 두 개의 파이썬 텐서를 입력 받아, 두 값을 바꾸는(스왑 s.. 2024. 11. 12. PyTorch 문서) PyTorch Recipes - Tips for Loading an nn.Module from a Checkpoint 체크포인트에서 nn.Module을 불러올 때 유용한 팁원글 : Tips for Loading an nn.Module from a Checkpoint저장된 체크포인트로부터 로드하여서, 가능한 한 연산과 메모리를 줄이고 싶을 때, 사용할 수 있는 몇가지 유용한 실행방법을 추천한다. (1) torch.load에서 mmap 인자의 사용(2) torch.device()를 포함한 with 구문(=컨텍스트 매니저 context manager) 사용(3) nn.Module.load_state_dict()에서 assign 키워드의 사용단, 이 글은 파이토치 2.1.0 이후 버전에서만 실행할 수 있다. 2024. 11. 11. 이전 1 2 3 4 ··· 16 다음
