# tensorflow

aretemiss95

Tensorflow V1에 비해 V2가 갖는 특별한 장점Keras라는 쉽고 간결한 머신러닝 프레임워크를 수용하여 Tensorflow V2의 표준 API로 삼았다.PyTorch가 제안한 Eager Mode는 딥러닝 그래프가 다 그려지지 않아도 부분적인 실행이나 오류 검증

heiswicked

지난 포스팅은 길지 않았나? 스크린샷이 많이 첨부되어서 더 그럴 것이다. 그런데 이번에는 "이래도 되나?" 싶을 정도로 과정도 짧다. tensorflow 관련한 정보를 찾다가 우연히 발견하게 되었다. 처음 발견한 곳은 '너굴아빠'님의 포스팅이었다. 포스팅 날짜도 202

heiswicked

전에 공지했던 대로, 오늘은 M1 에 Tensorflow 를 '지저분하게 설치하는 방법'을 알려주려고 한다. '지저분하게 설치'라고 한 이유는 '번거롭다'는 의미를 효과적으로 전달하기 위해서였다. 이전 포스팅에서도 말했으나 다시 한 번 말을 하자면, 일반 다른 CPU

hwanython

Sequential ModelFunctional APISubclassing아래 코드와 같이 층을 쌓으면서 모델을 구축하면 됩니다.Functional은 변수에 대입하면서 모델을 구축하는 것 입니다.class 구문을 만들어서 모델을 구축하는 것 입니다.이 여러 방식이 있는

sjongyuuu

지난 모델 정의 포스팅에 이어 이번 포스팅에서는 데이터셋을 구축하는 과정을 다루어 보려고 한다.

heiswicked

이 글을 적는 지금... 많은 생각이 든다. "내가 왜 지난 번 포스팅 끝에다가 M1 tensorflow 설치하는 법을 포스팅하겠다고 스포를 했을까?" 하고 후회한다. 일단 써야할 내용이 길어지기 때문도 있으나 다른 분들이 이미 상세하게 써놓은 분들이 많다. 그렇지

hanovator

gpu를 여러개 가지고 있다면 multi gpu 설정을 해 보자!단! 같은 종류의 gpu를 사용해야한다.같은 gpu가 아닐경우 accuracy가 00.000이런식으로 이상한 값을 반환한다.내가 어떤gpu를 가지고있으며 해당 gpu번호가 무엇인지 확인한다.이때 model

hanovator

h5: 크기가 크지만 따로 모델까지 함축되어있다weight: 크기가 작지만 모델을 따로 구축한 상태가 있어야한다.

qone

어느날 애플의 텐서플로 공식 깃헙에 들어가보니 archived 되어있었고 이곳 으로 안내된다. 이제 apple silicon용 텐서플로가 알파 버전으로 지원되는것이 아니라 텐서플로 v2.5부터 공식 지원된다. https://developer.apple.com/meta

stellakim1012

Deep Learning에 대해 공부하며 읽었던 책의 주요 내용을 요약하였다.

jaehyeong

Intro머신러닝 모델을 학습할때는 크게 와닿지 않지만 복잡한 딥러닝 연산을 할 때 크게 느껴지는 것이 바로 GPU의 유무이다. 딥러닝과 같은 복잡한 matrix 연산을 하기 위해 CPU로 모델을 돌렸다가는 컴퓨터가 운명을 다 할 수 있다. 이전에 텍스트 처리 딥러닝

aretemiss95

♣ 12.7은 실습 기반이므로 AI-REMEMBER에서는 생략합니다.★ 성취 목표 ★1\. 컴퓨터에서 이미지가 표현되는 방식을 이해할 수 있다.2\. Pillow와 OpenCV를 활용 (이미지 파일 열기 + 정보 추출)3\. CIFAR-100 환경에서 히스토그램을 기반

kjune1236

텐서 플로우와 케라스 관련 메인 페이지입니다.

baekeehan

앞으로 계속사용하게 될 개발 환경은 아래와 같습니다!UbuntuPythonTensorFlowUbuntu우분투는 리눅스 기반으로 만들어진 운영체제를 뜻한다.여기서 운영체제란, 간략히 얘기하면 컴퓨터 하드웨어를 관리하는 프로그램으로 볼 수 있다.리눅스 또한 운영체제인데 운

xcellentbird

image Tensorflow 2.0의 Eager모드에서는 다음과 같이 구성되어 다이나믹 연산이 이루어진다.배우면서 생각해보니 python의 with ... as의 원리가 어떤 건지 생각해본 적이 없었다.여기에서 with tf.GradientTape() as tap

ktos5427

많은 AI 논문에서 PE파일을 통해 악성파일을 분류하는 모델을 언급한다.랜섬웨어가 이슈가 되는 상황이고, 이를 분류할 수 있는 모델을 만들고자 논문들을 참조해서 다음과 같이 3가지 AI 모델을 시도했다.

huttzza

지난 2월, ICT 인턴십에 지원했고, 코딩테스트와 면접을 거쳐 한 회사로부터 합격 소식을 들었다. 3월 2일부터 6월 21일까지, 약 16주의 시간동안 인턴십을 진행하였다.

dyeudsla

Ubuntu는 리눅스를 기반으로 만들어진 Operating System이다.여기서 Operating System은 컴퓨터의 하드웨어를 관리하는 역할을 한다.작업관리데이터 관리프로그램 제어하드웨어에 대해 잘 모르는 사람들도 편리하고 효율적으로 컴퓨터 자원을 사용할 수 있

p2yeong

Week1 2021/6/28 ~ 2021/7/2_ DAY3 FUNDAMENTALS 0. Ready to go? 0-1. LMS 200% 활용하기 0-2. 안녕, 우분투 0-3. 삐빅! 환경 구성 나와라, 오버 0-4. 커널 실행하기 0-5. 코드 실행 확인하기 1.

azzurri21

가위, 바위, 보의 세 가지 손동작 이미지를 분류할 수 있도록 CNN 모델을 만드는 것을 목표로 한다. 즉, 모델이 손동작 이미지를 입력으로 받아 세 집단(가위,바위,보) 중 어디에 해당하는지 분류할 수 있도록 한다.