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윈도우를 사용하면서 개발 환경을 쉽게 꾸릴 수 있는 Chocolatey(윈도우용 패키지 매니저) 설치와 사용 방법에 대해 알아보겠습니다. 설치 공식 Install 홈페이지를 따라 설치를 진행합니다. 윈도우 7 이상, 윈도우 서버 2003 이상에서 설치가 가능하고 PowerShell에서 명령어로 설치할 수 있습니다. PowerShell 사용 관리자 권한으로 실행해야 합니다. 그렇지 않으면 메세지를 보여줍니다. 다음 설치 명령어를 복사하여 실행하면 설치가 진행됩니다. Set-ExecutionPolicy Bypass -Scope Process -Force; [System.Net.ServicePointManager]::SecurityProtocol = [System.Net.ServicePointManager]:..

MATLAB에서 개발하고 MATLAB Coder를 사용하여 C 또는 C++ 코드로 변환하려고 하였다. 그런데 MEX 컴파일러를 확인할 수 없다는 에러가 났습니다. MATLAB에서 mex -setup 명령어를 실했더니 아래와 같이 MinGW-w64 C/C++ 컴파일러를 설치해야 한다는 내용이 나왔습니다. >> mex -setup 다음 사용 중 오류가 발생함: mex 사용할 수 있는 컴파일러 또는 SDK를 찾을 수 없습니다. 무료로 제공되는 MinGW-w64 C/C++ 컴파일러를 설치할 수 있습니다. MinGW-w64 컴파일러 설치를 참조하십시오. 더 많은 옵션을 보려면 http://www.mathworks.com/support/compilers/R2016a/win64.html을 참조하십시오. 구글 검색했을..

로컬 데이터를 불러와 전처리시 필요한 내용입니다. Load Packages import os from glob import glob import numpy as np import tensorflow as tf from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline # 현재 경로를 알려줍니다. os.getcwd() # 경로를 넣으면 경로의 파일명만 목록 형식으로 보여줍니다. os.listdir() os.listdir('dataset/mnist_png/training/') # 경로가 포함된 모든 파일들을 목록 형식으로 보여줍니다. # 원하는 포맷의 파일만을 가져올 수 있습니다.(png, txt 등) glob('dataset/mnist..

딥러닝 교육자료 딥러닝을 배우기 위한 강의 사이트와 책을 정리하였습니다. 교육 사이트 프로그래머스 - https://programmers.co.kr/ 에드윗 - https://www.edwith.org/ 입문 강의 파이썬 입문 - https://programmers.co.kr/learn/courses/2 딥러닝 입문(Tensorflow) - https://www.edwith.org/others26 입문 블로그 딥러닝 입문(Keras) - https://tykimos.github.io/lecture/ 딥러닝 책 밑바닥부터 시작하는 딥러닝(기초) DeepLearningBook(심화) 머신러닝 책 핸즈온 머신러닝(심화) PRML(심화)

이전 블로그를 이어서 진행을 합니다. Evaluation model.train() 모드로 변한 것 처럼 평가할 때는 model.eval() 으로 설정합니다. # Test mode # batch norm이나 dropout 등을 train mode 변환 model.eval() # Out Net( (conv1): Conv2d(1, 20, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1)) (conv2): Conv2d(20, 50, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1)) (fc1): Linear(in_features=800, out_features=500, bias=True) (fc2): Linear(in_features=500, out_features=10, bias=True..

Optimization & Training https://github.com/pytorch/examples/tree/master/mnist Load Packages import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torchvision import datasets, transforms import numpy as np no_cuda = False # cuda를 사용할지 안할지 use_cuda = not no_cuda and torch.cuda.is_available() device = torch.device("cuda" if use_cuda else "cpu") => devic..

PyTorch Layer 이해하기 Load Packages import torch from torchvision import datasets, transforms import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline 예제 불러오기 train_loader = torch.utils.data.DataLoader( datasets.MNIST('dataset', train=True, download=True, transform=transforms.Compose([ transforms.ToTensor() ])), batch_size=1) image, label = next(iter(train_loader)) image.shape, label.s..

PyTorch Data Preprocess import torch from torchvision import datasets, transforms Import Error ImportError: cannot import name 'PILLOW_VERSION' from 'PIL' pillow 버전이 7.0.0 이상 일경우 Import 에러 나는 경우가 있습니다. 아래 처럼 pillow 버전을 내려주면 해결이 됩니다. $ pip install pillow==6.2.2 Data Loader 부르기 Pytorch는 DataLoader를 불러 model에 넣습니다. batch_size = 32 train_loader = torch.utils.data.DataLoader( datasets.MNIST('dataset/..

TensorFlow 2.0 import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers from tensorflow.keras import datasets Hyperparameter batch_size = 64 learning_rate = 0.001 dropout_rate = 0.7 input_shape = (28, 28, 1) num_classes = 10 Preprocess (train_x, train_y), (test_x, test_y) = datasets.mnist.load_data() train_x = train_x[..., tf.newaxis] test_x = test_x[..., tf.newaxis] train_x = train_x / 255. ..