고도를 기다리며

본 글은 HumanML3D Dataset를 다운로드하는 과정을 정리한 글로, 이를 위해 HumanML3D Dataset Github를 참고 하였습니다. 자세한 내용은 위의 github를 참고하시면 됩니다. 또한, 잘못된 부분이 있다면 언제든 댓글로 남겨주세요. HumanML3D를 다운로드하기 위해 아래와 같은 순서로 진행하였다. 1. HumanML3D conda 환경 구축 2. AMASS 데이터셋 다운 3. body model 다운 4. 코드 실행 1. HumanML3D conda 환경 구축 HumanML3D의 저자는 이미 environment.yaml로 conda 환경을 구축할 수 있도록 해 놓았다. 하지만! 오류가 생겨 이를 이용하여 동작하지 않았다. 다행히도 저자는 친절히, 설치가 되지 않는 경우도..

본 글은 파이토치 한국어 튜토리얼을 공부하며 작성했음을 밝힙니다. 더 좋은 가독성(readability)과 모듈성(modularity)을 위해 데이터셋 코드를 모델 학습 코드로부터 분리하는것이 이상적이다. 이에, PyTorch는 torch.utils.data.DataLoader와 torch.utils.data.Dataset의 두 가지 데이터 기본 요소를 제공하여 1. 미리 준비해둔(pre-loaded) 데이터셋 (like MNIST) 2. 가지고 있는 데이터 를 사용할 수 있도록 한다. Dataset : 샘플과 정답(label)을 저장 DataLoader : Dataset을 각 샘플에 쉽게 접근할 수 있도록 순회 가능한 객체로 감싸놓음 1. 데이터셋 불러오기 TorchVision에서 MNIST 데이터셋을..