# tensorflow
tensorflow로 선형회귀 하는 법
오늘은 인공지능프로그래밍 시간에 했던 tensorflow로 선형회귀를 하는 방법을 알아보자.우선 필요한 라이브러리들을 import 해줍니다.x는 feature, y는 target입니다.model.add에서 출력 값, 입력 변수, 분석 방법에 맞게끔 모델을 설정합니다.m
Multiple quantile regression with Tensorflow - Part 2
Tensorflow를 이용하여 Multiple quantile을 추정하기 위한 모델을 학습하고 시각화한다.
Multiple quantile regression with Tensorflow - Part 1
Tensorflow를 활용하여 동시에 Multiple quantiles를 추정하며, Crossing problem을 방지할 수 있는 방법에 대해 서술한다.
events.out.tfevents.~ 파일 활용하기 (tensorboard)
$ tensorboard --logdir=<로그 파일 경로>https://copycoding.tistory.com/88
[제로베이스 데이터 취업 스쿨] 9기 18주차 - TensorFlow (1): Tensor 다루기
TensorFlow (1): Tensor 다루기 - Constant, Variable, Tensor 연산
[MLOps] Inference Model Format
Inference model formats for production deployment
CUDA, CuDNN 설치
현재 PC(또는 PC내 가상환경)에 설치된 Tensorflow 버전을 확인한다Tensorflow 공식 홈페이지에서 설치된 Tensorflow 버전과 호환되는 CUDA, CuDNN 버전을 확인한다https://www.tensorflow.org/install/so
TensorFlow 설치 절차
이 가이드는 TensorFlow의 최신 안정 버전을 위한 것입니다. 미리 보기 빌드 (야간) 의 경우 tf-nightly 라는 pip 패키지를 사용합니다. 이전 TensorFlow 버전 요구 사항은 이 표(https://www.tensorflow.org/ins
Anomaly Detection by Convolutional AutoEncoder
def convae(data):X_train = df:400.drop(columns = 'anomaly','changepoint', axis = 1) StSc = StandardScaler()X_train_scale = StSc.fit(X_train) X_train
Tensorflow, Pytorch 설치 시 유용한 자료
https://www.tensorflow.org/install/source?hl=ko위와 같이 다운받아야 할 cuda, cudnn, tensorflow 버전을 보여준다. https://pytorch.org/get-started/locally/위에서 자
tensor
다차원 배열로 Numpy 배열로 부터 시작함Rank, Shape, Type 3가지 구성요소가 있음Array의 차원(Dimension)에 해당함0 Rank : 스칼라 텐서, 0차원 텐서, ex. 31 Rank : 1차원 벡터, ex. 1, 2, 32 Rank : 2차원
[혼공머신] 7-1. 인공 신경망
이번엔 패션 럭키백이다! 홍 선배🗣️ "생선 럭키백에 썼던 로지스틱 회귀 알고리즘보다 정확도를 높일 순 없을까..."
Tensorflow tf.Variables error
모델 A의 loss function에 다른 모델 B의 output을 피드백삼아 loss function을 구현할 시 모델 A를 학습하는 과정에서 지속적으로 모델 B를 생성할 때 ValueError가 발생하였다.본인은 다음과 같이 VGG19 모델의 output을 이용하여