anaconda로 tensorflow-gpu 사용하기 환경 설정 필자가 도커로 매일매일을 오타와 자동완성 없이 싸워오다가 docker의 용량이 19gb나 되어버려서 c의 용량이 너무 부족했었다. 이미지가 너무 컸나보다.... 그래서 다른방법을 찾는 중 윈도우에서 아나콘다를 사용해서 텐서플로우를 사용하는 방법을 찾았다. 그래서 오늘은 윈도우에서 tensorflow-gpu를 사용해보고 pycharm에 적용 시켜보겠다. 1. anaconda3 설치 우선은 아나콘다 다운로드 사이트에 들어가서 아나콘다를 다운받는다. 2. cuda와 cudnn설치 1. cuda 9.0 설치 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 사이트로 이동해서 우선 base를 다운 받은 후 설치..

이미지 비슷한 정도 비교하기 이번강의에서는 두개의 이미지를 비교하여 얼마나 비슷한지 html코드로 나타내는 기능을 만들어 보겠다. 우선 이사이트에 들어가서 이미지를 다운받길 바랍니다. 이미지 다운받기 import cv2 import numpy as np import os, re search_dir = "../images/101" cache_dir = "../images/cache_avash" if not os.path.exists(cache_dir): os.mkdir(cache_dir) def average_hash(fname): fname2 = fname[len(search_dir):] # ../images/101이 다음값 부터를 fname2에 넣는다. ex)/chair/image_0016.jpg" c..

docker에서 jupyter 사용하기 바로 앞글에 따라 우분투 shell로 들어간 후의 상황부터 jupyter를 사용하는 예제를 실행해보겠습니다. pip3 install jupyter을 쳐서 다운해줍니다. 후에 명령어 jupyter notebook --allow-root을 치면 이런식으로 나오는데 이밑에 url하나 나옵니다. 그 url의 localhost를 도커를 처음 시작할 때 나오는 ip랑 바꾸어서 실행시킵니다. 참고로 처음 접속할 때만 토큰을 붙여서 접속하고 다음부터는 도커 ip:8888로 접속해도 됩니다. 접속 후 사진

tesnsorflow docker에서 설치하기 도커에서 텐서플로우를 실행시키려면 docker run -it -p 8888:8888 gcr.io/tensorflow /tensorflow:latest-devel을 적어 주면 된다. 그럼 ubuntu 안으로 들어가진다. 필자의 경우에는 python2에서는 바로 작동이 되었지만 python3에서는 이상하게도 작동이 제대로 되지 않았다. 그래서 삽질을 거듭한 끝에 방법을 알았으니 우선 apt-get install python3-pip 쳐서 다운 후 pip3 install tensorflow을 쳐서 사용하면 된다. 이상한 책 때문에 삽질함 ㅂㄷㅂㄷ 그리고 설치 후 확인을 위해 python3를 쳐서 쉘에 들어간 후 #이거 친 후 오류나면 잘못 깔린 것이다...... ..

딥러닝 우리는 가끔 뉴스에서 딥러닝을 통한 바둑기계가 프로기사를 이김이라는 기사라던가 인공지능을 통해서 차량인식 훨씬 쉬워졌다. 또는 인공지능을 통한 이미지 인식이 확실시 되어졌다. 등등의 기사를 볼 수 있다. 여기서 말하는 인공지능, 머신러닝, 딥러닝이 각각이 어떻게 다른지 알고 다음으로 넘어가보자 인공지능 인공지능이란 단순히 말해서 지적인 정보를 처리하는 기계, 또는 그러한 기술입니다. 사실 더 들어 가보면 철학적인 내용과도 관련이있습니다. 구글의 개발자인 카사와 히데오씨는 이미지를 인식하는 기계도 사람과 같은 지적인 정보처리를 하고 있다고 했습니다. 지적으로 보이는 특정한 처리를 하는 기계나 기술을 인공지능이라고 정의할 수 있다고합니다. 머신러닝과 딥러닝 머신러닝과 딥러닝은 인공지능의 기능을 구현하..

mahinLearning 시작하가ㅣ 머신러닝을 시작하기 전에 라이브러리를 다운받읍시다. pip3 install -U scikit-learn scipy matplotlib scikit-image xor 연산학습 시켜서 결과내보기 from sklearn import svm, metrics import pandas as pd data = [ [0,0,0], [0,1,1], [1.0,1], [1,1,1] ] frameData = pd.DataFrame(data) #pandas를 통해서 입력 데이터와 결과 데이터를 쉽게 나눔 inputData = frameData.ix[:,0:1] resultData = frameData.ix[:,2] clf = svm.SVC() #머신러닝 교사학습 clf.fit(insertDa..