[Modify] 5주차 주말 수정 반영

주말수업/5주차/1_train_follow.py

@@ -9,7 +9,7 @@
 from torch.utils.data import DataLoader     # DataLoader 클래스 임포트
 from torch.optim import Adam                # Adam 클래스 임포트
 
-def parse_args():                           # 하이퍼파라미터 선언 함수
+def parse_args():                           # 하이퍼파라미터 파싱 함수
     parser = argparse.ArgumentParser()      # parser 객체 생성
     # 하이퍼파라미터 선언
     parser.add_argument('--lr', type=float, default=0.001)
@@ -23,7 +23,6 @@ def parse_args():                           # 하이퍼파라미터 선언 함
     parser.add_argument('--do_save', action='store_true', help='if given, save results') # 예시1
     parser.add_argument('--data', nargs='+', type=str)                                   # 예시2 
 
-
     args = parser.parse_args()              # 파싱한 하이퍼파라미터 저장
     return args                             # 하이퍼파라미터 반환
 
@@ -44,8 +43,6 @@ def main():                                 # 메인 함수
         del write_args['device']                                                        # 딕셔너리에서 device 키 삭제
         json.dump(args.__dict__, f, indent=4)                                           # 딕셔너리를 json 파일로 저장
 
-    assert() # assert: 조건이 참이면 아무런 일도 일어나지 않지만, 조건이 거짓이면 AssertionError 발생
-
     # 모델 설계도 그리기
     class MLP(nn.Module): # nn.Module을 상속받는 MLP 클래스 선언
         def __init__(self, image_size, hidden_size, num_classes): # 클래스 초기화: MLP 레이어 정의

주말수업/5주차/2_train_comment.py

@@ -9,7 +9,7 @@
     # DataLoader 클래스 임포트
     # Adam 클래스 임포트
 
-# 하이퍼파라미터 선언 함수
+# 하이퍼파라미터 파싱 함수
     # parser 객체 생성
     # 하이퍼파라미터 선언(학습률, 이미지 사이즈, 클래스 개수, 배치 크기, 은닉층 크기, 에포크 수, 결과 폴더)
         # 예시1: --do_save
@@ -34,8 +34,6 @@
         # 딕셔너리에서 device 키 삭제device 항목 삭제
         # 딕셔너리를 json 파일로 저장args를 json 형식으로 저장
 
-    # assert: 조건이 참이면 아무런 일도 일어나지 않지만, 조건이 거짓이면 AssertionError 발생
-
     # 모델 설계도 그리기
     class MLP(nn.Module): # nn.Module을 상속받는 MLP 클래스 선언
         def __init__(self, image_size, hidden_size, num_classes): # 클래스 초기화: MLP 레이어 정의