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ModuleNotFoundError: No module named 'tensorboard' 에러 발생 환경 os : Ubuntu 18.64 Tensorflow Keras 가장 먼저 텐서보드 설치 pip install tensorboard #tensorboard --logdir=runs 예시 코드 #1. 데이터 import numpy as np dataset = np.array(range(1,101)) size = 5 #데이터 전처리 def split_x(seq, size): aaa = [] #는 테스트 for i in range(len(seq)-size+1): subset = seq[i:(i+size)] # aaa.append([item for item in subset]) aaa.append(subse..

PyTorch Tutorial: How to Develop Deep Learning Models with Python Predictive modeling with deep learning is a skill that modern developers need to know. PyTorch is the premier open-source deep […] machinelearningmastery.com 2. PyTorch 딥 러닝 모델 수명주기 이 섹션에서는 모델을 정의하는 데 사용할 수 있는 딥 러닝 모델 및 PyTorch API의 수명주기를 알아볼 수 있다. 모델에는 수명주기가 있으며, 이 매우 간단한 지식은 데이터 세트 모델링과 PyTorch API 이해 모두를 위한 백본을 제공한다. 수명주기의 5 단계..

딥 러닝을 통한 예측 모델링은 현대 개발자가 알아야 할 기술이다. PyTorch는 Facebook에서 개발 및 유지 관리하는 최고의 오픈 소스 딥 러닝 프레임 워크이다. 핵심에서 PyTorch는 그래프 기반 모델에서 효율적인 계산과 자동 미분을 수행할 수 있는 수학적 라이브러리이다. 이를 직접 달성하는 것은 어렵지만 다행히도 최신 PyTorch API는 딥 러닝 모델 모음을 쉽게 개발할 수 있는 클래스와 관용구를 제공한다. 이 자습서에서는 PyTorch에서 딥 러닝 모델을 개발하기위한 단계별 가이드를 발견한다. 이 자습서를 완료하면 다음을 알게된다. Torch와 PyTorch의 차이점과 PyTorch가 작동하는지 설치하고 확인하는 방법 PyTorch 모델의 5 단계 수명주기 및 모델 정의, 적합 및 평가..

현 작업 상황을 기록하고 싶던 중 tensorboard, plt, scalar 고민하다가 log text file로 남기기로 결정했다. from tensorflow.python.client import device_lib device_lib.list_local_devices() 를 사용하면 CPU랑 GPU 모두 출력되야 하는데 cpu만 출력되는 문제 발생 device_lib.list_local_devices () no gpu print(device_lib.list_local_devices()) none log 정보를 파일로 저장하기 위해 코드를 돌리던 중 IndexError: list index out of range 에러발생 logger.INFO:OS : Linux logger.INFO:OS Versi..

How to Visualize Filters and Feature Maps in Convolutional Neural Networks Deep learning neural networks are generally opaque, meaning that although they can make useful and skillful predictions, it is not […] machinelearningmastery.com [Deep learning]컨볼 루션 신경망에서 필터 및 기능 맵을 시각화하는 방법 -2- machinelearningmastery.com/how-to-visualize-filters-and-feature-maps-in-convolutional-neural-networks/ How to ..

machinelearningmastery.com/how-to-visualize-filters-and-feature-maps-in-convolutional-neural-networks/ How to Visualize Filters and Feature Maps in Convolutional Neural Networks Deep learning neural networks are generally opaque, meaning that although they can make useful and skillful predictions, it is not […] machinelearningmastery.com niniit.tistory.com/12 [Deep learning]컨볼 루션 신경망에서 필터 및 기능 맵..

machinelearningmastery.com/how-to-visualize-filters-and-feature-maps-in-convolutional-neural-networks/ How to Visualize Filters and Feature Maps in Convolutional Neural Networks Deep learning neural networks are generally opaque, meaning that although they can make useful and skillful predictions, it is not […] machinelearningmastery.com 블로그를 참조하여 컨볼 루션 신경망에서 특정 필터에 대한 시각화를 개발하는 방법 컨볼 루션 신경망에서 특..

폴더 내 전체 사진의 이미지를 흑백으로 바꾸고, 밝기를 조절해야 할 일이 생겼다. 이럴 경우에는 감마값을 조정하여 이미지 밝기를 조절할 수 있다. 흑백 이미지 변경을 원하지 않을 경우. convert("LA")를"LA" 지우고 사용하면 된다. gamma = 1.80 값을 변경하여 이미지 밝기를 조절한다. 숫자가 높아질수록 밝기가 강해진다. 텐서 플로우로 폴더 내 전체를 변경할 수 있다. from PIL import Image import os import glob import matplotlib.pyplot as plt path = f"/home/" files = glob.glob(path + '/*') save_path = f"/home/bright/" imagePaths = [os.path.join(..