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환경 os : ubuntu 18.06 가상환경 생성 후 실행 cmd(명령 프롬포트) 창 실행 flask 라는 이름의 가상환경 생성 : create -n flask python=3.8 flask 가상환경 실행 : cuda activate flask 플라스크 패키지 설치 pip install flask ├─ app.py (실행하는 곳) ├─ templates (폴더 이름) │ └─ index.html (html 작성) └─ static (폴더 이름) ├─ js (폴더 이름) │ └─ main.js (javascript / 자바스크립트 작성하는 곳) └─ css (폴더 이름) └─ style.css (CSS ui 디자인 부분 작성하는 곳) 기초순서 flask의 app.py를 만든다. templates폴더를 만..

컨볼루션 신경망(ConvNets) 일반적으로 고정 자원 예산으로 개발된다. 더 많은 경우에는 정확성을 높이기 위해 scaled up하며, 리소스를 사용할 수 있다. 본 논문에서는 모델 스케일링을 체계적으로 연구하고 다음을 식별한다. 네트워크 깊이(network depth), 폭(width), and 해상도의 균형(resolution)을 주의 깊게 조정하면 성능이 향상되고, 이 관찰을 기반으로 새로운 확장을 제안한다. 단순하면서도 매우 효과적인 복합 계수를 사용하여 깊이/폭/해상도 모든 차원을 균일하게 스케일링하는 방법을 MobileNet 및 ResNet에 이 방법의 효과를 보여준다. EfficientNet은 이전 ConvNet보다 훨씬 높은 정확도와 효율성을 달성한다. 특히, EfficientNet-B7..

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..

개발 환경 : 리눅스 (Ubuntu) 언어 : 파이썬 (Python) 라이브러리 : 파이 토치 (Pytorch) 이미지 분류 (Image Classification) 이미지는 컴퓨터 비전 (Computer Vision) 분야에 속한다. 4차 산업혁명의 핵심인 딥러닝 기술은 현재까지 해당 분야에서 가장 큰 발전을 이뤘다고 볼 수 있으며, 크게 아래의 3가지 분야로 연구가 진행되고 있다. - Classification은 고양이라는 사물의 존재 여부를 분류한다. - Detection은 고양이라는 사물의 위치를 찾아냄과 동시에 여러가지 사물을 인식한다. - Segmentation은 고양이라는 사물의 형태를 찾아낸다. 이번 프로젝트는 4차 산업혁명과 딥러닝의 가능성을 처음으로 대두시킨 CNN (Convolutio..