[Skip-GANomaly] pytorch github 실행해보기

https://github.com/samet-akcay/skip-ganomaly

samet-akcay/skip-ganomaly

 

위 github을 찬찬히 쫓아가보는 시간을 가지려고 한다.

 

시작!

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일단 시키는 대로 해본다!

 

1. 코드 내려받기

 

여기에 써있는 대로, 가장 먼저 작업하고자 하는 디렉토리에 git clone을 통해 코드를 내려받는다.

 

 

아래와 같이 받아졌다.

(현재 디렉터리명이 PythonWorkspace 아래 skip-ganomaly인데, 하위 skip-ganomaly 폴더와 헷갈릴 것 같아서 상위 폴더명을 AnomalyDetection으로 수정했습니다)

 

 

 

2. 가상환경 생성

conda를 활용하여 이 프로젝트에서 사용할 가상환경을 만들어준다.

(anaconda가 미리 깔려있어야 합니다. 설치방법)

 

 

Anaconda Prompt를 열어서 작업 디렉토리로 이동한 뒤 위 명령어로 skipganomaly라고 하는 가상환경을 만들어준다.

 

설치가 완료되었다.

 

 

 

3. 가상환경 활성화

 

 

 

4. 라이브러리 다운로드

 

skip-ganomaly 폴더로 이동하여 requirements.txt 파일에 명시되어있는 라이브러리를 다음과 같이 다운로드 받는다.

 

torch는 1.2.0 버전을 찾을 수 없어 다운로드 받아지지 않았다. 

 

 

아래 사이트에서 따로 받아주자.

 

https://pytorch.org/

PyTorch

 

pytorch=1.4.0를 설치해야 하고, 필자는 cuda 버전 10.0을 사용 중이므로, 위 사진 속 명령어를 참고하여 아래 명령어로 설치하였다. (github에 명시된 버전과 다름)

conda install pytorch==1.4.0 torchvision==0.5.0 cudatoolkit=10.0 -c pytorch

 

 

 

 

5. CIFAR10 데이터셋으로 학습하기

 

CIFAR10 데이터셋을 가지고 학습해보자.

아래와 같이 내가 원하는 옵션으로 학습할 수 있다.

 

학습 결과는 다음과 같다.

 

 

 

6. Custom Dataset으로 학습하기

 

custom dataset으로 학습하기 위해, 데이터셋이 ./data 폴더 안에 다음과 같은 구조로 저장되어있어야 한다.

test/train 별로 normal/abnormal 폴더를 나누어 이미지를 저장한다.

 

모델을 학습하는 방법은 5. CIFAR10 데이터셋으로 학습하기에서 했던 것과 같다.

 

 

 

 

 

 

 

 

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끝!!

 

이번 포스팅에서는 코드 하나도 읽어보지 않고 사용하는 방법에 대해 살펴 보았다.

할 수 있을지 모르겠지만 전체는 아니더라도 주요 코드만 리뷰하는 포스팅도 공부하면서 올려야겠다.