|텐서플로우 설치하기 이 포스팅에서는 텐서플로우를 아나콘다를 이용해 윈도우에 설치하고 jupyter notebook을 이용하는 방법입니다. 만약 비주얼스튜디오에 설치하는 것을 원하시면 http://lucycle.tistory.com/267 이 링크를 참조해주세요. |아나콘다 환경 설정하기 https://www.anaconda.com/download/ 위 사이트에 들어가서 아나콘다 64bit를 다운로드 합니다. 최신버전으로 받아도 상관없으니 최신버전으로 설치하면 됩니다. 설치과정을 따라오면 되는데 그 중 필수로 바꿔야 하는 설정만 올렸습니다. 아래 사진들을 따라서 설정하면서 설치를 진행하면 됩니다. 이 과정을 하지 않으면 일반 CMD에서 아나콘다 명령어를 사용하지 못합니다. 위 체크를 풀고도 anacond..
|jupyter notebook 아나콘다 환경에서 jupyter notebook을 이용할려고 해보면 오류가 나게 됩니다. 이는 해당 아나콘다 환경 안에 jupyter notebook 이 설치되어 있지 않기 때문입니다. modulenotfounderoor, traceback error 등 이런 오류를 해결하는 방법은 간단합니다. 해당 아나콘다 환경에 1 conda install jupyter notebook cs 명령어를 통해 jupyter notebook을 설치해주면 됩니다. 만약 아나콘다 환경이름을 tensorflow가 아닌 다른 환경으로 만들었다면 'activate ' 을 쳐서 자신의 환경에 들어간 후 설치하면 됩니다. 그리고 마찬가지로 jupyter notebook을 실행할 때도 자신의 환경에 들어..
|visual studio로 텐서플로우 사용하기 이 글을 마지막으로 visual studio를 이용해서 텐서플로우를 사용하는 글을 작성하지는 않을 것입니다. 이 방법은 윈도우에서 간편하게 텐서플로우를 이용하기 위해서 비주얼 스튜디오 환경에서 사용 가능하게 하는 방법입니다. |준비할것 우선 visual studio를 설치합니다. 이미 있다면 파이썬 개발환경을 추가로 설치하셔야 합니다. https://visualstudio.microsoft.com/ko/?rr=http%3A%2F%2Fadguard.com%2Freferrer.html 위 링크에서 다운로드 받고 설치하시면 됩니다. 위 사진처럼 모두 체크하고 아나콘다는 모두 체크 해제하고 설치합니다. 비주얼 스튜디오 안에서 설치해도 상관은 없지만 외부에 설치해야..
|포스팅에 앞서 필자는 텐서플로우를 사용하기 위해서 우분투를 설치하지만 다른 용도로 사용할 예정이더라도 이 방법과 똑같이 설치할 수 있습니다. 이 포스팅은 윈도우를 사용하는 상황에서 우분투를 UEFI 모드로 설치하고 윈도우의 부트로더를 유지하는 방법입니다. |준비할것들 https://www.ubuntu.com/ 위 사이트에 들어가서 download 버튼을 누르고 18.04LTS 를 눌러서 설치 파일을 다운로드 받습니다. 필자의 경우 인터넷 익스플로러로는 다운로드가 불가능했다. 익스플로러 대신 크롬이나 다른 브라우져를 통해 파일을 다운로드 받으면 됩니다. 만약 다운로드가 바로 시작되지 않는다면 금액 슬라이드를 모두 0$로 만든 후 다운로드를 누르면 된다. (돈 있는 사람은 기부금을??) http://ruf..
|텐서플로우 진행상태 일반적으로 텐서플로우를 사용할때 진행상태를 나타내기 위해서 우리는 반복문과 print를 이용하여 진행상태가 표시되게 됩니다. 하지만 그것으로는 남은 시간과 진행정도를 한눈에 확인하기 어렵습니다. 파이썬에 있는 소스중 하나인 tqdm을 이용하면 이를 쉽게 확인할 수 있습니다. |tqdm tqdm은 위에서 말했듯이 파이썬에 있는 소스입니다. 깃허브에서 개발자가 소스를 공유하고 있습니다. https://github.com/tqdm/tqdm tqdm은 아랍어로 progress(진행상태)라는 뜻이라고 하네요 ㅋㅋ.. |tqdm 설치하기 tqdm은 리눅스, 윈도우, 맥등 대부분의 OS를 지원합니다. 설치는 크게 2가지로 나누어지는데 pip를 이용한 설치와 아나콘다의 conda를 이용한 설치방법..
|텐서플로우 GPU 작동 확인 방법 GPU버전을 설치하고 나서도 GPU버전이 제대로 작동하는건지 궁금할 수가 있습니다. 아래 소스는 GPU로 구동하는 소스이며 만약 제대로 설치가 안됬다면 실행이 안될겁니다. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 import sys import numpy as np import tensorflow as tf from datetime import datetime shape=(int(10000),int(10000)) with tf.device("/gpu:0"): random_matrix = tf.random_uniform(shape=shape, minval=0, maxval=1) dot_operation = tf.ma..
|Placeholder 개념 placeholder는 변수로서 값을 지정하지 않고 사용할 수 있는 변수이다. 변수가 있다는 것을 프로그램이 알고 미리 자리를 만들어 놓고 입력은 실행할때 받는 구조이다. 이번 포스팅에서는 먼저 placeholder로 변수를 만들고 실행하면서 데이터를 집어넣어 연산하는 프로그램을 만들어 볼려고합니다. |Placeholder 예제 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 import tensorflow as tf n1 = tf.placeholder(tf.int32) n2 = tf.placeholder(tf.int32) result = n1 + n2 sess = tf.Session() print(sess.run(result, feed_dict={n1:10, n2:20})) pr..
|개요 저번 포스팅에서는 Hello Tensorflow를 출력하는 소스를 만들어 보았는데요. 이번에는 각 상수의 합과 변수의 합을 구하는 프로그램을 만들어볼려고 합니다. 우선 기본적인 개념부터 설명하겠습니다. 이번에 사용할 명령어는 constant, variable, placeholder 입니다. constant은 저번 포스팅에서 설명한것처럼 변하지 않는 상수를 저장할때 사용합니다. variable은 특정 환경에서 값이 변할 수 있을때 사용합니다. |constant 예제 저번 포스팅과는 다르게 constant 를 이용해서 덧셈을 해보도록 하겠습니다. 아래 코드는 constant형 2개를 만들어 더하고 세션을 통해 실행하는 예제입니다. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 import tensorflow as ..
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