이미지 파일을 불러와 넘파이 배열로 만들어주는 함수 def read_image(image_path): # 이미지 파일을 바이트로 읽어옵니다. with open(image_path, 'rb') as f: # 텍스트 파일이 아니므로 rb, 즉 이진 코드로 읽어온다. # 만약 이미지가 PNG 형식이고, pyspng 라이브러리가 설치되어 있다면 if pyspng is not None and image_path.endswith('.png'): # pyspng를 사용하여 PNG 이미지를 읽어옵니다. image = pyspng.load(f.read()) else: # 그 외의 경우에는 PIL 라이브러리를 사용하여 이미지를 NumPy 배열로 읽어옵니다. image = np.array(PIL.Image.open(f)) ..
torch.nn.init.uniform_ 등으로 각 레이어별 웨이트를 초기화할 수 있다. import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F layer = torch.nn.Conv2d(1, 1, 2) # 간단한 예시 레이어 print(layer, end = '\n\n') print(layer.__class__.__name__, end = '\n\n') #객체 이름 출력 print(dir(layer), end = '\n\n') # 객체 어트리뷰트 모두 출력 print(hasattr(layer, 'weight'), end = '\n\n') #객체 어트리뷰트 중 'weight'라는 것이 있는가? print(layer.weight, end = ..
import os from PIL import Image IMG_EXTENSIONS = ['.jpg', '.JPG', '.jpeg', '.JPEG', '.png', '.PNG', '.ppm', '.PPM', '.bmp', '.BMP', '.tif', '.TIF', '.tiff', '.TIFF',] def is_image_file(filename): return any(filename.endswith(extension) for extension in IMG_EXTENSIONS) # 주어진 파일 이름이 이미지 파일인지 여부를 확인하는 함수입니다. # 파일 이름이 IMG_EXTENSIONS에 정의된 확장자 중 하나로 끝나면 True를 반환하고, 그렇지 않으면 False를 반환합니다. def make_datas..