'분류 전체보기' 카테고리의 글 목록 (32 Page)

전체보기 (1478)

[인공지능] 케라스 기초 - 모델 구성 방법

인공지능 범범조조 2022. 2. 15. 18:50

참조 https://www.youtube.com/watch?v=mzOpojTpliA&list=PL7ZVZgsnLwEHGS6EId3B_AnRYSCi_35rj&index=3 https://wikidocs.net/106897 모델 구성 방법 Sequential() 서브클래싱(Subclassing) 함수형 API Sequential() 모델이 순차적으로 진행할 때 사용 간단한 방법 Sequential 객체 생성 후, add를 통한 방법 Sequential 인자에 한번에 추가 다중 입력 및 출력이 존재하는 등의 복잡한 모델을 구성할 수 없음 from tensorflow.keras.layers import Dense, Input, Flatten from tensorflow.keras.models import Seq..

[인공지능] 케라스 기초 - 주요 레이어

인공지능 범범조조 2022. 2. 15. 17:59

참조 https://www.youtube.com/watch?v=mzOpojTpliA&list=PL7ZVZgsnLwEHGS6EId3B_AnRYSCi_35rj&index=3 Dense Fully-Connected Layer 노드수(유닛수), 활성화 함수 등을 지정 name을 통한 레이어간 구분 가능 기본적으로 Glorot_uniform 가중치, zeros bias로 초기화 kernel_initializer 인자를 통해 다른 가중치 초기화를 진행할 수 있음 import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import Dense, Input, Flatten, Activation from tensorflow.keras.models i..

[인공지능] 케라스 기초 - 주요 레이어 import 하는 방법

인공지능 범범조조 2022. 2. 15. 17:20

참조 https://www.youtube.com/watch?v=mzOpojTpliA&list=PL7ZVZgsnLwEHGS6EId3B_AnRYSCi_35rj&index=3 케라스란? 파이썬으로 작성된 고수준 신경망 API로 TensorFlow, CNTK, 혹은 Theano와 함께 사용 가능 사용자 친화성, 모듈성, 확장성을 통해 빠르고 간편한 프로토타이핑 가능 컨볼루션 신경망, 순환 신경망, 그리고 둘의 조합까지 모두 지원 CPU와 GPU에서 매끄럽게 실행 레이어 import 하는 방식 1 일일이 import 하지 않아도 됨 코드가 다소 길어질 수 있음 import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow import keras print(keras.__..

[인공지능] TensorFlow 회귀 분석 모델

인공지능 범범조조 2022. 2. 15. 16:55

참조 https://www.youtube.com/watch?v=ZmlqsOidnWw&list=PL7ZVZgsnLwEHGS6EId3B_AnRYSCi_35rj&index=2 선형 회귀(Linear Regression) from cProfile import label import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use('seaborn-white') learning_rate = 0.01 training_steps = 1000 X = np.random.randn(50) # 입력 값 Y = 2*X + np.random.randn(50) # 실제 값 W = tf.Variable(np.random...

[인공지능] TensorFlow 간단한 신경망 구조

인공지능 범범조조 2022. 2. 14. 17:01

참조 https://www.youtube.com/watch?v=B961QM47g64&t=1037s https://doorbw.tistory.com/135 용어 정리 배열에서는 rank와 shape이라는 2가지 용어가 있습니다. rank란 특정 배열의 차원을 이야기 하고, shape이란 특졍 배열이 어떻게 생겼는지, 즉 몇개의 요소가 있는지를 이야기합니다. t = np.array([0., 1., 2., 3., 4., 5., 6.]) 즉 위 예제코드에서 t 배열의 rank는 1이고, shape은 7입니다. 뉴런 입력 -> 연산 -> 활성화함수 -> 출력 import timeit import numpy as np import tensorflow as tf def sigmoid(x): return (1 / (1..

[인공지능] TensorFlow 기초 문법

인공지능 범범조조 2022. 2. 14. 17:00

참조 https://www.youtube.com/watch?v=B961QM47g64&t=1037s TensorFlow 란 가장 널리 쓰이는 딥러닝 프레임워크 중 하나 구글이 주도적으로 개발하는 플래폼 파이썬, C++ API를 기본적으로 제공하고, 자바스크립트(JavaScript), 자바(Java), 고(Go), 스위프트(Swift) 등 다양한 프로그래밍 언어를 지원 tf.keras를 중심으로 고수준 API 통합 (2.x 버전) TPU(Tensor Processing Unit) 지원 : 구글에서 자체적으로 만든 프로세싱 유닛 TPU는 GPU보다 전력을 적게 소모, 경제적 일반적으로 32비트(float32) 로 수행되는 곱센 연산을 16비트(float16) 으로 낮춤 텐서플로우 시작하기 import nump..

[인공지능] TensorFlow GPU 동작 확인 방법

인공지능 범범조조 2022. 2. 10. 19:50

목적 앞서 TensorFlow 2.x.x 환경에서 학습을 CPU가 아닌 GPU로 돌리기 위해 CUDA, cuDNN 설치를 진행하였습니다. 실제로 TensorFlow 2.x.x 환경에서 Keras API 이용한 예제 코드를 작성 후, 학습하여 CPU가 아닌 GPU로 동작하는지 테스트 진행합니다. TensorFlow 2.x.x 예제 코드 작성 구글링을 통해, 간단한 TensorFlow 예제 코드를 찾았습니다. 해당 내용을 학습 시켜서 CPU가 아닌 GPU로 학습이 이루어지는지 테스트 진행합니다. import tensorflow as tf mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train,..

[인공지능] Windows(윈도우) CUDA, cuDNN 설치방법

인공지능 범범조조 2022. 2. 10. 18:50

참조 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive https://www.wikiwand.com/en/CUDA#/GPUs_supported https://mickael-k.tistory.com/17 1. 현재 그래픽카드 버전 정보 현재 제 개인PC 그래픽카드 버전은 NVIDIA GeForce GTX 1050 Ti 입니다. 2. TensorFlow 버전 현재 설치된 TensorFlow 버전은 2.8.0 입니다. TensorFlow 2.8.0 을 GPU로 돌리기 위해 CUDA, cuDNN 버전은 다음과 같이 요구됩니다. CUDA : 11.2 cuDNN : 8.1 3. CUDA SDK 버전..

[인공지능] 그래픽카드 버전에 맞는 CUDA 버전, 성능 확인

인공지능 범범조조 2022. 2. 10. 18:06

참조 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive https://www.wikiwand.com/en/CUDA#/GPUs_supported https://mickael-k.tistory.com/17 그래픽 카드 버전 앞서 개인 Local PC 그래픽카드 버전을 확인하였습니다. 확인 결과, NVIDIA GeForce GTX 1050 Ti 그래픽카드인 것을 확인하였습니다. CUDA Core 수 확인 NVIDIA GeForce GTX 1050 Ti 그래픽카드의 CUDA Core 수는 다음과 같습니다. 아래 표에서 확인했을 때에는, Core 수는 768개 입니다. 쿠다 성능(Cuda Comp..

[인공지능] CUDA란?

인공지능 범범조조 2022. 2. 10. 17:02

참조 https://kaen2891.tistory.com/20 https://tododiary.tistory.com/18 CUDA 정의 CUDA(Computed Unified Device Architecture) 는 NVIDIA에서 개발한 GPU 개발 도구입니다. CUDA는 c, c++ 기반으로 짜여진 완전 기초적 H/W 접근을 해야하는데, 많은 연구자들이 딥러닝에 사용할 수 있도록, 쉽게 설치할 수 있도록 오픈하였습니다. 현재는 nvida-driver, CUDA, CUDNN만 설치하면 딥러닝을 쉽게 사용할 수 있습니다. CUDA 사용 이유 CUDA를 사용하는 이유는 많은 양의 연산을 동시에 처리하는 것이 목표입니다. 그러므로 딥러닝, 채굴과 같은 수학적 계산에 많이 쓰입니다. 이러한 이류는 미분이 컴퓨..

[Python] 라이브러리

파이썬(Python) 범범조조 2022. 2. 9. 18:59

참조 점프 투 파이썬 소개 파이썬을 공부해야 할 일이 생겨서, 위키독스에 올라와 있는 점프 투 파이썬 내용을 보면서 파이썬 공부한 내용을 기록합니다. 보다 자세한 내용은 점프 투 파이썬 해당 사이트에 가셔서 더 깊게 확인하실 수 있습니다. sys sys 모듈은 파이썬 인터프리터가 제공하는 변수과 함수를 직접 제어할 수 있게 해주는 모듈입니다. import sys print(sys.argv) ['c:\\doit\\Simple.py'] sys.path는 파이썬 모듈들이 저장되어 있는 위치를 나타냅니다. 즉 이 위치에 있는 파이썬 모듈은 경로에 상관없이 어디에서나 불러 올 수 있습니다. import sys print(sys.path) ['c:\\doit', 'C:\\Prog..

[Python] 내장 함수

파이썬(Python) 범범조조 2022. 2. 9. 18:18

참조 점프 투 파이썬 소개 파이썬을 공부해야 할 일이 생겨서, 위키독스에 올라와 있는 점프 투 파이썬 내용을 보면서 파이썬 공부한 내용을 기록합니다. 보다 자세한 내용은 점프 투 파이썬 해당 사이트에 가셔서 더 깊게 확인하실 수 있습니다. abs abs(x)는 어떤 숫자를 입력받았을 때, 그 숫자의 절대값을 돌려주는 함수입니다. >>> abs(3) 3 >>> abs(-3) 3 >>> abs(-1.2) 1.2 all all(x)는 반복 가능한(iterable) 자료형 x를 입력 인수로 받으며 이 x의 요소가 모두 참이면 True, 거짓이 하나라도 있으면 False를 돌려줍니다. >>> all([1, 2, 3]) True >>> all([1, 2, 3, 0]) False >>> all([]) True any..

1
···
29
30
31
32
33
34
35
···
124

Sidebar

Copyright © BeomBeomJoJo All Rights Reserved

Designed by JB FACTORY

티스토리툴바