Deep Learning/강좌&예제 코드 검색 결과
49 개의 검색 결과가 있습니다.
Deep Learning/강좌&예제 코드

Keras 모델( .h5)을 onnx로 변환 및 OpenCV DNN에서 사용하기

Keras 모델( .h5)을 onnx로 변환한 후, OpenCV DNN에서 onnx 모델을 사용해서 추론을 해봅니다. 2022. 10. 25 최초작성 1. MNIST 데이터셋에 대한 모델을 학습시켜 h5 모델 파일로 저장합니다. 코드 출처 https://www.tensorflow.org/tutorials/quickstart/beginner?hl=ko import tensorflow as tf mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 model = tf.keras.models.Sequential([ t..

2022. 10. 25. 21:09
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Keras 모델을 TensorFlow Lite로 변환하기 (h5 -> pb -> tflite)

Keras 모델을 저장한 .h5 파일을 Tensorflow Lite용 모델 .tflite로 변환하는 코드입니다. 2022. 10. 23 최초작성 import tensorflow as tf import efficientnet.keras as efn import sys if len(sys.argv) != 2: print(f"Usage : {sys.argv[0]} h5_file") exit(0) file_name = sys.argv[1] model = tf.keras.models.load_model(file_name) converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model) tflite_model = converter.convert() open( file_na..

2022. 10. 23. 09:44
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tf.keras.applications.EfficientNet 모델 사용시 주의할 점

tf.keras.applications.EfficientNetB0 ~ tf.keras.applications.EfficientNetB7 모델은 이미지의 픽셀 범위를 0~255에서 0~1로 바꾸기 위해 픽셀값을 255로 나누는 레이어가 포함되어 있기 때문에 입력 이미지를 255로 나눌 필요가 없습니다. 만약 255로 입력 이미지의 픽셀을 나누면 성능이 안좋게 나오게 됩니다. 2022. 6. 12 최초작성

2022. 6. 12. 12:39
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Tensorflow, Keras의 GPU 사용률 확인하기

Tensorflow, Keras의 GPU 사용률을 확인하는 방법에 대해 다루고 있습니다. 2022. 6. 9 최초작성 학습을 진행하다가 GPU를 사용하고 있나 싶어서 작업 관리자에서 확인해보니 사용률이 거의 대부분의 시간동안 0%더라구요. 텐서플로우 코드가 잘못되었나 싶어 검색해도 별다른 성과는 없었습니다. 근데 이상한 점은 GPU 메모리 사용량은 5기가를 넘고 있기때문에 GPU를 사용하고 있는건 맞는 듯 싶었습니다. 그래서 nvidia-smi에서 확인해보니 GPU를 사용하고 있다고 나오네요. 먼가 설정의 문제 인가 싶어 찾다보니 작업관리자에서 CUDA 사용량을 보도록 바꿀 수 있네요. 아래 스크린샷처럼 항목 하나를 선택하여 cuda로 바꾸면 됩니다. 하지만 여전히 사용률은 0% 근처입니다. 이 값대신 ..

2022. 6. 9. 22:26
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multiclass classification 클래스별로 ROC curve 그리기

multiclass classification에서 클래스별로 ROC curve를 그리는 예제 코드입니다. 2022. 3. 14 최초작성 # https://stackoverflow.com/questions/45332410/roc-for-multiclass-classification # https://moons08.github.io/datascience/classification_score_roc_auc/ from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.metrics import accuracy_score, auc, roc_auc_score, roc_curve from sklearn.preprocessing import label_binarize from skle..

2022. 3. 14. 07:49
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다중 클래스의 혼동행렬(confusion matrix) 구하기 - multilabel_confusion_matrix

다중클래스의 혼동행렬(confusion matrix)을 구하여 클래스별 민감도(sensitivity)와 특이도(specificity)를 구하는 예제코드입니다. 2022. 03. 12 최초작성 from sklearn.metrics import multilabel_confusion_matrix y_true = [0, 1, 2, 0, 1] y_pred = [0, 1, 2, 2, 0] ret = multilabel_confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=[0, 1, 2]) tn0, fp0, fn0, tp0 = ret[0].ravel() tn1, fp1, fn1, tp1 = ret[1].ravel() tn2, fp2, fn2, tp2 = ret[2].ravel() sensitivi..

2022. 3. 12. 09:50
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Keras Tuner를 사용하여 하이퍼파라미터 찾는 예제

Keras Tuner를 사용하여 Keras 모델의 레이어, 학습률, 배치 크기 등에 대한 최적의 하이퍼파라미터를 찾는 예제 코드입니다. 2022. 02. 20 최초작성 아래 링크들을 참고하여 Red Wine Quality 데이터셋(https://www.kaggle.com/uciml/red-wine-quality-cortez-et-al-2009)을 위해 작성한 Keras classification 코드를 최적하는 코드를 작성해보았습니다. Model을 구성하는 Dense 레이어의 units, Dropou의 rate, 학습률, 배치 크기 등의 하이퍼파라미터에 대한 최적값을 찾게됩니다. https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/keras_tuner?hl=ko https://w..

2022. 2. 20. 20:38
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dask 사용해보기

데이터 파일을 메모리에 로드하지 않고 다룰 수 있는 dask를 간단히 사용해보았습니다. 자세한 사용방법은 아래 링크를 참고하세요. https://docs.dask.org/en/latest/ 2022. 1. 17 최초작성 소스코드 파일 이름을 dask.py로 하면 다음처럼 에러가 날 수 있으니 주의하세요. 임포트하려는 모듈이름 dask와 같은 소스코드 파일 이름을 사용했기 때문에 에러가 나는 것입니다. (newenv) webnautes@webnautesui-MacBookAir python_work % /Users/webnautes/miniconda3/envs/newenv/bin/python /Users/webnautes/Documents/python_work/dask.py Traceback (most re..

2022. 1. 17. 20:13
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SPARK를 사용하여 대용량 데이터셋의 평균과 표준편차 구하기

메모리에 한번에 올리기 힘든 데이터셋에 표준화(standardization)를 적용하기 위해 평균 및 표준 편차를 계산하기 위해 사용한 방법입니다. 2021. 12. 12 최초작성 1. JDK가 필요합니다. 안드로이드 스튜디오를 사용중이라면 이미 OpenJDK가 설치되어 있으므로 바로 4번을 확인해보세요. 아래 링크에서 11 GA 윈도우 버전을 다운로드합니다. https://jdk.java.net/archive/ 2. 압축을 풀은 후, jdk-11 폴더를 C:\에 복사합니다. 3. 윈도우 키 + R을 누른 후, sysdm.cpl를 실행하여 시스템 환경 변수 path에 아래 경로를 추가합니다. C:\jdk-11\bin 4. 명령 프롬프트에서 java 실행 가능 여부를 확인합니다. C:\Users\webna..

2021. 12. 12. 12:39
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tensorflow dataset에서 batch 단위로 window 적용하기

tensorflow dataset을 크기 10인 batch로 나눈 다음 각 batch에 대해 크기 3 window를 적용한 예제입니다. 2021. 12. 11 최초작성 import tensorflow as tf import numpy as np ds= tf.data.Dataset.range(120) size = len(ds) print('size', size) print('\n\n') num_of_samples = len(ds) window_size = 3 stride_size = 1 for i,sample in enumerate(ds.batch(10)): print(sample.numpy()) print() dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(sample) ..

2021. 12. 11. 07:32