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label을 숫자로 맵핑시켜줘야하는 경우가 있다. 그럴때 사용!softmax의 경우 아래와같이 가장 큰 값을 선택 후 해당 숫자로 label원본 변환
keras 모델 잘라 붙이기
기존 모듈로 제공되는 모델들(BERT나 EfficientNet 등..)을 커스텀 할 필요가 가끔씩 생긴다. 예로 마지막 class_num이 다르다면 마지막 layer는 바꿔줘야 하니까.. 이럴때 유용하게 쓰일 수 있는것이 keras로 모델을 원하는 만큼 자르고 원하는
sparse_categorical_crossentropy
text data를 다룰때 label을 원한 인코딩으로 변환시켜야 하는 일들이 빈번하게 일어난다.ex) to_categorical(list(df'labels'))하지만 매우 큰 데이터의경우 이러한 변환자체가 부담이되고 심지어 OOM을 발생하기도 한다.이러한 이슈 때문에
AttributeError: module 'tensorflow.compat.v2.__internal__' has no attribute 'monitoring'
pip으로 tensorflow를 설치하고나서 실행했더니 다음과 같은 오류를 만났다. Traceback (most recent call last): File "app.py", line 11, in from analysis import gen_frames Fil
terminate called after throwing an instance of 'std::bad_alloc'
tensorflow/core/framework/cpuallocatorimpl.cc:80] Allocation of 1205862400 exceeds 10% of free system memory. terminate called after throwing an insta
[Tensorflow Keras] Multi-Class Classification 을 구현해보자.
🔊 내용 우리는 캐글 동물 데이터를 바탕으로 Multi-Class Classification 를 실습한다. 모델 구현을 위해 가지 단계를 진행한다. > 🌑 데이터셋 다운로드 > 🌓 이미지와 레이블 불러오기 > 🌕 전처리와 데이터 분할 > 🌗 모델 생성과 학
Segmentation과 RCNN 모델을 통한 종이 시험지 자동 채점 프로그램 | Tensorflow Object Detection API | Ch0. 계획
현재 저는 중학생 과외를 진행하고 있으며, 교육과 시험에 관심이 자연스럽게 많아지며 교육분야에서 부족한 부분이 무엇인지 생각해보았습니다. 온라인 교육을 통해 모바일로 문제를 묻고 답하는 플랫폼이 있는가 하면, 태블릿 pc 등을 통해 문제를 풀고 쉽게 채점하도록 하는 공
2021.10.05 TIL | 텐서플로우1.0 의 session error(초기화) 관련🤣
tensorflow v1과 v2의 가장 큰 차이는 모델링 단계(computational graph)와 실행단계(execution)이 서로 나누어져 있는지(v1), 서로 구분이 없는지(v2)여부이다.아나콘다에서 가상환경을 만들어 파이썬 3.6 으로 v1을 썼고 버전 체크
[Tensorflow Keras] MaxPooling 과 Average Pooling 을 살펴보자.
레이어 개념 비교 설명: Max Pooling Average Pooling Global Average Pooling우리는 앞서 이미지 분류를 위한 기본적인 레이어에 대해 살펴보았다.여기서 우리는 더 깊은 이해를 위해 자료를 찾을 것이고폴링 Pool Layer 에는
[Tensorflow Keras] 레이어를 구현해보자.
기본 레이어 이해Conv LayerFlatten LayerPooling Layer파이썬 3.7텐서플로우 2.6케라스 2.6우리는 앞서 딥러닝과 뉴럴 네트워크의 차이를 알아보았다.그리고 뉴럴 네트워크 구현 최소 단위인 레이어 Layer 가 필요하다고 했다.여기서는 Con
딥러닝용 ubuntu 18.04 서버 셋업
1. software 저장소를 daum으로 변경 S/W 업데이트 및 설치시 빠른 네트워크 속도로 파일을 받아 오기 위해 저장소 위치를 daum으로 변경합니다. 변경 후 소스 리스트를 업데이트 및 패키지를 업그레이드 합니다. > $ sudo apt update > $
[4] 딥러닝을 하는 방법
텐서플로우로 딥러닝 코드짜는 방법모델과 레이어 대충 디자인하기model.compile에 loss함수, optimizer 넣기학습용 X와 Y데이터 준비하기 X와 Y데이터 model.fit에 넣기그럼 학습해주는데 끝나면 predict 해보기를 쭉 적고 실행하면 됩니다.X와
[3] 대학 합격 결과 예측 AI 만들기
딥러닝 AI를 만드는 과정 "모델만들기 -> 데이터집어넣고 학습 -> 새로운 데이터 예측" + 데이터 전처리, 모델튜닝 등이 성능을 향상시켜줄수있다
[2] 간단한 Linear Regression 선형회귀 예측
최종적으로신발사이즈 = 1.52 \* 키 + 1.62라는 직선함수 공식을 딥러닝을 통해 도출해냄실제로는 이렇게 간단한걸로 딥러닝을 하지는 않음
[1] 텐서플로우를 위한 자료형
텐서 자료형이 몇차원 배열인지 알려줌dtype으로 데이터 타입정보를 가지고있음ex) int, float, string...
[강화학습] Tensorflow를 이용한 DQN 구현 (cartpole_v0)
Kaggle에서 도대체 내가 참여할만한 competition이 무엇이 있을까 하고 찾아보던 중 Lux AI Challenge라는 competition을 발견하게 되었었다. 강화학습과 주어진 파이썬 API를 이용해 참여해야 했는데, 이 당시(8월 말)의 나는 강화학습에
첫 번째 신경망 훈련하기: 기초적인 분류 문제
TensorFlow 공식문서텐서플로 공식문서 튜토리얼을 공부한 내용이다.케라스란?거의 모든 종류의 딥러닝 모델을 간편하게 만들고 훈련시킬 수 있는 파이썬으로 작성된 오픈소스 신경망 라이브러리이다.운동화나 셔츠 같은 옷 이미지를 분류하는 신경망 모델을 훈련하는 예제이다.
텐서플로 2.0 시작하기: 초보자용
TensorFlow 공식문서텐서플로 공식문서 튜토리얼을 공부한 내용을 정리했다.MNIST는 60,000개의 트레이닝 셋과 10,000개의 테스트 셋으로 이루어져 있고 이중 트레이닝 셋을 학습 데이터로 사용하고 테스트 셋을 신경망을 검증하는데 사용한다.모델 학습시 사용(