torchsummary # Convolution layer로 구성된 model channel=1, 28x28 사이즈의 흑백 이미지를 input으로, convolution layer를 이용한 이미지의 noise를 제거하는 encoder, decoder 구조. from torchsummary import summary summary(model, input_size=(1,28, 28), batch_size=32) # channel수, w, h ---------------------------------------------------------------- Layer (type) Output Shape Param # ====================================================..
1. dictionary key 이름 변경 : pop을 이용해 기존의 value를 꺼내서 새로운 key name에 할당 def change_key(x, name): ''' x : 기존의 dictionary name : {before key : after key} ''' for bf, af in name.items(): if bf in x.keys(): x[af] = x.pop(bf) return x # 예제 x = {'한국어':'안녕하세요','영어':'hello', '중국어':'ni-hao'} name={'한국어':'Korean','영어':'English'} change_key(x) # {'중국어': 'ni-hao', 'Korean': '안녕하세요', 'English': 'hello'} 2. dictio..