딥러닝(20)
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Octave 실습 정리 1
Coursera 강의 중 실습 내용 - Python Numpy 또는 R을 이용하기도 하지만, 문법이 더 투박하다고 하는데 아직까지는 의미를 정확히 이해하지는 못했다. *기본 연산 * 논리 연산 - %는 주석 - ~= 같지 않다 - && : AND - || : OR - xor : XOR * Prompt 모양 바꾸기 * 변수 선언 및 할당 * 변수 출력 * Matrix 생성 * Vector 생성 * 기타
2021.03.15 -
Mnist 학습 후 c#으로 실행하기
* 먼저 PC에 python, tensorflow GPU 버전, Cuda, cudnn이 설치되어 있어야 함 나의 PC - Python : 3.7 - Tensorflow : 1.15 (GPU버전) - cuda : 10.0 - cudnn : 7.x (찾기 귀찮음...-_-) - Visual Studio 2017 1. 아래의 위치에서 다운받아 적당한 위치에 압축 해제를 한다. - https://github.com/sdg002/MNISTpng 2. training.zip, testing.zip 파일을 압축 해제 한다. * [소스폴더]\MNISTpng\training.zip -> [소스폴더]\MNISTpng\training\0 ~ 9 * [소스폴더]\MNISTpng\testing.zip -> [소스폴더]\MNIS..
2020.03.10 -
KERAS - MNIST 소스 분석
너무나도 흔하고 많이 봐왔던 입문 소스이지만, 강의도 참조하고 주석도 달아봄 1-1. 소스 # 0. 사용할 패키지 불러오기 from keras.utils import np_utils from keras.datasets import mnist from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Activation #1. 데이터셋 준비하기 #아마존에서 이미지 다운로드 (X_train, Y_train), (X_test, Y_test) = mnist.load_data() # 하나의 데이터를 샘플이라고 하면 # 위의 변수들은 각각 60000x784, 60000x1, 10000x784, 10000x1의 크기로 각각이 1차원 배열로 되어 있다. #..
2020.03.06 -
DCGAN 실습
아직까지 파이썬이나 텐서플로우 작성 기술은 미천하여, 여기저기 올려놓은 github 돌려보는 걸로.....ㅠㅠ 1. 아나콘다에서 env하나 만들어서-python : 3.7, tensorflow : 2.1.0- 활성화 한다. (생략) 2. https://github.com/tensorlayer/dcgan 에서 소스를 다운받아 압축해제한다. (내 PC에서는 D:\Study\GAN\dcgan-master\ ) 3. https://drive.google.com/drive/folders/0B7EVK8r0v71peklHb0pGdDl6R28 에서 파일들을 받아 압축해제 한 다음 이미지 파일들을 data 폴더를 생성해서 이미지를 모두 넣는다. 4. 다음 명령어로 training 하면 다음과 같은 에러가 나타날 수 있다..
2020.02.26 -
파이썬과 tensorflow 특정 버전으로 설치
1. anaconda 설치 후 파이썬 3.7을 설치한 가상환경 생성 conda create -n test python==3.7 2.활성화 conda activate test 3. tensorflow 1.15.0 설치(버전 지정 안하고 그냥 설치하면 2.0이 설치됨) pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow==1.15.0
2020.02.24 -
tensorflow 2.0 설치
현재 tensorflow 2.1까지 나온 상태이고, tutorial 따라해 볼려고 2.0을 설치하려고 함. * Visual Studio와 cuda, cudnn은 설치되어 있음 (tensorflow 2.0 -> cuda 10.0, tensorflow 2.1 -> cuda 10.1 이 필요한 것 같음) 1. conda create -n tf2_gpu python tensorflow-gpu==2.0 2. 엔터를 쳐서 설치를 진행한다. 3. 파이썬 실행 후 텐서플로우 버전을 확인한다 * 나의 경우 h5py관련 오류가 난다면 (h5py is running against HDF5 1.10.5 when it was built against 1.10.4, this may cause problems......) 다음의 ..
2020.02.05 -
딥러닝 실습(1) - 선형회귀
중학교 때 배웠던 직선의 방정식 x값 1개, y값 1개씩 있을 경우 import tensorflow as tf #x,y 데이터 값 data = [[2,81], [4,93], [6, 91], [8, 97]] x_data = [x_row[0] for x_row in data] y_data = [y_row[1] for y_row in data] print(x_data) print(y_data) #변수 선언 #기울기 : a - 0~10 사이의 임의의 값 #y 절편 : b - 0~100 사이의 임의의 값 #seed? a = tf.Variable(tf.random_uniform([1], 0, 10, dtype=tf.float64, seed = 0)) b = tf.Variable(tf.random_uniform([1..
2020.01.29 -
아나콘다를 이용한 가상env 생성/활성화/삭제
아직까지 python 환경에 적응하지 못하면서도 재밌다고 느끼는 1인으로 깊고 심오한 내용이 아니라 알고 있다고 생각들다가도, 명령어 못 찾아서 구글링으로 시간을 낭비하는 것을 더이상 막고자, 걍 기록 차원에서(이전 글들도 그렇지만...ㅎㅎㅎ) 남김 아나콘다를 설치했다는 가정하에.. 참고로, 내 노트북에는 e:\python\Anaconda3에 설치되어 있음 1. tensorflow1 이라는 이름으로 가상환경 생성 -> conda create --name tensorflow1 또는 -> conda create -n tensorflow1 2. 1번에서 생성한 tensorflow1 가상환경 활성화 -> activate tensorflow1 3. 가상환경 비활성화 -> conda deactivate 4. 가상환..
2019.07.28 -
딥러닝 2일차 - 텐서플로우 설치
1. 윈도우 키 > Jupyter Notebook 실행 2. 브라우저가 나타나면서 아래와 같은 화면이 보이는데, 우측의 콤보 New > Python3 를 실행한다. 3. 새로운 창이 나타나면 다음과 같이 간단한 코딩 입력 후 Run 버튼 선택 4. 다음과 같이 Hello World 문구가 나타나면 성공 5. cmd 명령으로 command 창을 실행시킨 다음 "pip install tensorflow" 명령을 실행시켜 텐서플로우를 설치한다. 6. 3번에서 입력했던 창에 "import tensorflow as tf" 문구를 위에다 추가한 다음 Run 버튼을 선택한다. 7. 5번의 command 창에서 "pip install numpy --upgrade" 명령을 실행시킨다. 8. 6번의 코드를 다시 실행시켜본..
2019.03.31 -
딥러닝 1일차 - 아나콘다 설치
작년 대망의 꿈을 품고 시작한 딥러닝 공부... 공부라고 해봐야 웹에서 이것저것 검색하고 따라해보고... 뭔가 될 것 같긴 한데 되는건 없고... 잠정 휴업으로 들어간지 어언 몇달... 다시 해볼라고 설치부터 해 봅니다. 1. 아나콘다를 다운로드 한다.( https://www.anaconda.com/distribution/ ) 2. 다운 받은 파일을 실행하여 설치를 시작한다. 3. Win 키 > Jupyter Notebook 실행 하면 다음과 같이 브라우저가 나타나는데, 우측의 New > Python3를 선택시 새 창이 나타남
2019.03.30