Programming Languages/Tensorflow Tensorflow를 이용한 이미지 인식 1. 사전준비 1) Tensorflow 1.7 설치 : inception V3를 실행하기 위해 tensorflow 는 1.7 버전 이상을 설치해야 검증(TEST)시 오류가 나지 않는다. 앞 강좌에서 설치한 Tensorflow 1.6을 1.7로 업그레이드 후 진행한다. 아래 명령어 실행시 앞서 설치한 python 3.5에 맞는 tensorflow는 1.7 까지 가능하므로 1.
Programming Languages/Tensorflow Tensorflow 기본개념 - 단순회귀(Linear Regression) 1. Tensorflow 처리의 기본과정 (전문가가 보면 이상한 부분도 있을 수 있음) 1) Tensorflow는 먼저 가설(hypothesis)으로부터 시작한다..아래는 회귀(Linear Regression) 가설의 기본 식이다. ==> X에 대한 1차방정식으로 W(Weight, 기울기)와 b(bias,절편) 을 무한으로 변경하면서 비용이 최소값이 나오도록 하면 된다. 위 공식은 tensorflow에서 y_model=tf.
Programming Languages/Tensorflow Windows 10 에 tensorflow-gpu 설치 1. 성공하는 설치환경 조합 : Anaconda는 사용하지 않음. Python3.5를 지원하는 Anaconda는 CUDA8.0까지만 지원하는것 같음. (가능한 사람은 설정건드려서 해보기 바람) 1) OS : Windows 10 2) Python3.5 (numpy는 1.14.3 사용) 3) CUDA 9.0 4) cuDNN v7.0 5) Tensorflow 1.6 - CPU로 돌리고 싶으면 설치시 pip
Programming Languages/Tensorflow jupyter notebook 초기경로 셋팅 1. 아래는 jupyter notebook을 실행할때 초기경로를 설정하는 방법이다. (참고 : 최초 설치는 cmd창을 띄우고 pip install jupyter 를 입력한다. 그러면 알아서 설치됨.) 1) jupyter 설정파일을 만든다. jupyter notebook --generate-config 2) 아래경로에 생성된 파일을 열어 초기경로를 수정한다. C:\Users\[사용자]\.jupyter\jupyter_notebook_config.py ## The directory to use for notebooks and
Programming Languages/Tensorflow Tensorflow Object Detection (사용자 정의 이미지) ------------------폴더구조 ------------------------------------------ + annotations: contains the xml files in PASCAL VOC format + data: contains the input file for the TF object detection API and the label files (csv) + images: contains the image data in jpg format + training: contains the pipeline configuration file, frozen model and labelmap - a few handy scripts:
