인턴일지 🥕 CNN 모델을 만들어야하는데..

자 지금까지 한 일을 정리해보자.

일단 CNN모델을 만들어야하는데 인풋 사이즈를 맞춰주는데서 어려움이 있었다.

사이즈는 (64,64,3) 사이즈로 받고 6개 column에 대한 다중채널 모델을 만들려고 했는데 음.. 사이즈에 대한 에러가 많이 났다.

1차적인 문제는 사이즈였는데 그래서 여러모로 조정을 했는데 또 다른 문제는 이미지 ->>nparray 로 변환하는 과정이 오래걸리고 이게 끝나야 이미지 사이즈를 넣어볼 수 있다.

그럼 이 과정을 줄이는 방법은 가장 단순한 방법은 이미지를 바꾼 nparray를 txt에 저장하고 이걸 불러서 쓰려했다.

사실 이 과정 상에는 문제가 없는데 코랩에서 이미지->nparray 변환을 하고 저장을 하면 사용가능한 램이 어쩌구 저쩌구해서 세션이 종료되어 버렸다ㅜ

그래서 이 과정은 포기하고 다음날 아침에 말씀을 드렸다.

모델은 이 링크의 구조를 참고해서 만들었다.

github.com/cauchyturing/Imaging-time-series-to-improve-classification-and-imputation

cauchyturing/Imaging-time-series-to-improve-classification-and-imputation

모델은 잘 만들었는데..음..돌려 볼 수가 없네?^^;

 

더군다나 이미지 바꾸는 부분은 너무 오래 걸려서 일단 계획을 좀 수정했다.

1. timeseries-> interpolation -> image 과정을 분리하자

: timeseries-> interpolation 해서 결과를 csv파일로 저장 -> 저장한 파일을 로드해서 이미지로 변환

이 과정을 하는중이다.

2. baseline모델 : text, time-series -> text, image(time-series) 

여기가 내가 좀 잘못 이해한 부분인데 나는 image를 아예 다른 모델로 저장해서 결과값을 텍스트랑 합친다고 생각했다.

그런데 그게 아니고 baseline모델에서 time-series(RNN)부분을 image(CNN)으로 수정하는 것이었다..!

그래서 이건 다시 짜야한다. 텐서플로우로 🤦🏻‍♀️❗️

일단 이미지 변환 과정이 오래 걸릴 거라 2번 을 먼저 손보고 있어야 겠다 🧐

 

어째 시험이 끝나고 더 바쁜 기분이네