리눅스 환경에서 Docker 명령어와 기본 사용 방법에 대해 알아보겠습니다. 운영환경 CentOS 7.6 설치 $ yum install docker 설치가 완료되면 버전을 조회하여 설치 확인을 합니다. $ docker -v 컨테이너 생성 및 실행 docker run 명령어는 컨테이너를 생성 및 실행과 동시에 컨테이너 내부로 들어갑니다. 기본 포맷입니다. $ docker run () () () 예시입니다. 가독성을 위해 (역슬래시)를 이용해 각 설정 옵션을 구분합니다. $ docker run -d \ --name hgko.default.local \ --privileged \ -h hgko --network insnet \ -v /data:/data \ -p 5914:5901 \ hgko 간략한 예시입니다..

Geometry 데이터 형식 쿼리 STContains STContains(geometry 데이터 형식) geometry 인스턴스에 다른 geometry 인스턴스가 완전히 포함되어 있으면 1을 반환합니다. 그렇지 않으면 0을 반환합니다. DECLARE @g geometry; DECLARE @h geometry; SET @g = geometry::STGeomFromText('POLYGON((-122.358 47.653, -122.348 47.649, -122.348 47.658, -122.358 47.658, -122.358 47.653))', 4326); SET @h = geometry::STGeomFromText('POINT(-122.358 47.656)', 4326); SELECT @g.STContai..

DLL 동적 로딩 특정 폴더 내에 다수의 DLL 라이브러리 파일들을 로딩하기 위한 코드입니다. Header 파일 // dllload.h #include class DLLLoad { public: DLLLoad() {} ~DLLLoad() {} bool LoadLibrary(); bool FreeLibrary(); private: // DLL 폴더 경로를 설정합니다. const std::string DLL_DIR; // 로딩된 DLL 파일 경로들을 저장하고 관리합니다. std::list fileList; } C++ 파일 // dllload.cpp #include "dllload.h" #include #include const std::string DLLLoad::DLL_DIR = "C:\\dll\\"; D..

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..

HTML 템플릿 회사 홈페이지 및 블로그 형태의 사이트 제작 요청이 있어 디자인 템플릿을 찾아보던 중 심플하기도 하고 이쁜 HTML 템플릿을 찾게 되었습니다. Canvas The Multi-Purpose HTML5 Template Canvas는 Mulit-Page 및 One-Page 사이트를 제공하고 반응형을 지원하는 다목적 HTML5 템플릿입니다. 비즈니스, 의료, SEO, 여행, 건설, 부동산, 요가, 뷰티, 기사, 사진, 뉴스, 대여, 이력서, 블로그, 웨딩, 음악, 앱 쇼케이스, 애완 동물, 스토어 등 120개 이상의 즉시 사용 가능한 홈페이지 템플릿을 제공합니다. 유료 이지만 가격도 저렴해서 가성비가 좋습니다. 빠르게 개발을 해야 하거나 디자인 비용을 절감해야 할 때 사용하면 좋은 사이트를 제작..

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/..