LuCycle의 잡동사니

|텐서보드 텐서보드는 텐서플로우에서 지원하는 프로그램으로 텐서플로우에 기록된 로그를 시각화 시켜주는 툴입니다. 텐서보드를 사용하기 위해서는 텐서플로우 코드에서 FileWriter를 통해 그래프와 기록할 것을 로그로 만들어 준 다음 CMD에서 해당 로그위치에 텐서보드를 실행해야 합니다. 하지만 위와같은 방법은 귀찮을 수 있는데 이번 포스팅에서는 주피터노트북 상에서 바로 텐서보드를 여는 방법을 포스팅할 것입니다. 본 포스팅은 텐서보드 사용법을 알고있다는 전제하에 포스팅됩니다. |jupyter_tensorboard 제가 아닌 다른 사람이 이미 이를 편하게 하기 위해서 코드로 만들어서 git에서 공유하고 있습니다. 자세한건 하단 링크를 참고해주세요. 까는 방법은 매우 간단합니다. 필자의 경우 아나콘다 환경에서 ..

|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..

|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 ..

|텐서플로우의 기본 개념 텐서플로우란 기계학습과 딥러닝 등 심화 학습을 위한 라이브러리로 구글에서 만든뒤 오픈소스로 배포했습니다. 공식사이트는 https://www.tensorflow.org/ 이곳이고 이곳에서 각종 업데이트 소식과 자료를 얻을 수 있습니다. 텐서플로우를 영어로 쓰면 Tensorflow 로 Tens or flow 라고 할 수 있습니다. 여기서 텐서(Tens)란 스칼라, 벡터로 0차원의 텐서가 스칼라, 1차원의 텐서는 벡터, 두개의 벡터조합으로 구성된 물리량이 텐서라고 한다. 즉 텐서플로우란 각 벡터값들의 흐름 이라고 이해할 수 있을것 같습니다. 텐서플로우는 일련의 그래프로 이루어져 있는데 각 노드와 텐서가 상호작용하며 결과를 도출합니다. |텐서플로우 기본 예제 다음 코드를 직접 타이핑해 ..