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Data/TensorFlow14

TensorFlow Mac 설치, jupyter Notebook 설치 TensorFlow Mac 설치, jupyter Notebook 설치 [python 설치]터미널을 열어서 python -V 를 해보면 2.7버전이 설치되어 있음 1. 설치파일 다운로드https://www.python.org/downloads/Mac OS X 선택 후 다운로드 및 설치 2. Install Now 클릭하여 설치 3. 설치 완료 확인은 cmd창을 열어서 > python -V 하면 Python 2.7.x 라고 나타남. 왜? 설치는 3.x 버전으로 했는데? >python3.6 -V 으로 해보면Python 3.6.x로 나타남. 즉 2버전과 3버전이 모두 설치되어 있는 상태 하나로 python으로 사용하고 싶으면 ~/.bash_profile 를 수정해서 alias하여 사용하면 됨 4. vi 편집기로 .. 2017. 12. 10.
Tensorflow Object Detection API _ CentOS7 설치 Tensorflow Object Detection API _ CentOS7 설치https://github.com/tensorflow/models/blob/master/object_detection/g3doc/installation.md [패키지 다운로드]# yum install protobuf-compiler# pip install Pillow --proxy http://PROXYIP:PROXYPORT --trusted-host pypi.python.org 또는 #>pip3.6 install Pillow# pip install lxml --proxy http://PROXYIP:PROXYPORT --trusted-host pypi.python.org# pip install matplotlib --proxy.. 2017. 8. 18.
k-means clustering 군집화 k-means clustering 군집화 [패키지 다운로드]pip install pandas #k-means 알고리즘# 1.초기 랜덤하게 k개 점 선택# 2. 모든 점을 가장 가까운 선택점에 할당해 k개 군집 구성# 3. 각 군집에서 다시 평균을 구해 k개의 중심점을 계산# 4. 중심점이 변하지 않을 때 까지 2~3단계 반복 import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport tensorflow as tfimport pandas as pd#pip3.6 install pandas num_vectors = 1000num_clusters = 4num_steps=100#초기 입력 데이터 구조체 초기화x_values=[]y_values=[]vector_values=.. 2017. 4. 17.
MNIST 데이터로 KNN 분류기, 성능 측정 MNIST 데이터로 KNN 분류기, 성능 측정 MNIST 데이터는 머신 러닝 분야에서 광범위하게 사용되는 손글씨 숫자 0~9가 흑백으로 저장된 이미지 [데이터 다운로드]http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ ( train-images-idx3-ubyte.gz, train-labels-idx1-ubyte.gz, t10k-images-idx3-ubyte.gz, t10k-labels-idx1-ubyte.gz) [입력을 도와주는 스크립트 다운로드]https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/examples/tutorials/mnist/input_data.py Python 스크립트와 동일한 폴더에 input_data.py .. 2017. 4. 17.
MNIST 데이터 집합 읽어오기, 이미지로 나타내기 MNIST 데이터 집합 읽어오기, 이미지로 나타내기 MNIST 데이터는 머신 러닝 분야에서 광범위하게 사용되는 손글씨 숫자 0~9가 흑백으로 저장된 이미지 [데이터 다운로드]http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ ( train-images-idx3-ubyte.gz, train-labels-idx1-ubyte.gz, t10k-images-idx3-ubyte.gz, t10k-labels-idx1-ubyte.gz) [입력을 도와주는 스크립트 다운로드]https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/examples/tutorials/mnist/input_data.py Python 스크립트와 동일한 폴더에 input_data... 2017. 4. 14.
선형 회귀 알고리즘 구현, 비용함수, 경사하강법 선형 회귀 알고리즘 구현, 비용함수, 경사하강법 import numpy as npnumber_of_points = 500; x_point=[]y_point=[]a=0.22 #선형관계 지수b=0.78 for i in range(number_of_points): x=np.random.normal(0.0,0.5) y=a*x+b+np.random.normal(0.0,0.1) x_point.append([x]); y_point.append([y]); import matplotlib.pyplot as pltplt.plot(x_point,y_point,'o',label='Input Data')plt.legend()plt.show() #비용함수와 경사하강법import tensorflow as tfA = tf.Varia.. 2017. 4. 14.
편미분 방정식으로 물결 파동 표현하기 편미분 방정식으로 물결 파동 표현하기 #편미분방정식 여러개의 변수 중 몇 개의 변수만을 미분하는 부분 도함수 연산N=500u_init = np.zeros([N,N], dtype=np.float32)ut_init = np.zeros([N,N], dtype=np.float32) #시간에 따른 변화 최종상태 저장 for n in range(40): a,b= np.random.randint(0,N,2) #0과 2사이의 임의의 2차원 정수 배열 반환 u_init[a,b]=np.random.uniform() def laplace(x): laplace_k=make_kernel([[0.5,1.0,0.5],[1.0,-6.,1.0],[0.5,1.0,0.5]]) return simple_conv(x, laplace_k)de.. 2017. 3. 21.
미분계수구하기, 난수 발생 미분계수구하기, 난수 발생 [미분계수 구하기]import tensorflow as tfimport matplotlib.pylab as plt#미분계수 구하기 tf.gradients 함수이용x=tf.placeholder(tf.float32)y=2*x*xvar_grad=tf.gradients(y,x)with tf.Session() as session: var_grad_val= session.run(var_grad,feed_dict={x:1})print(var_grad_val)[4.0] [난수 발생]#난수 - 균일분포uniform = tf.random_uniform([100],minval=0,maxval=1,dtype=tf.float32) #1차원텐서로 100개의 값이 0~1사이의 동일한 확률로 분포됨with.. 2017. 3. 16.
Image 읽고 특정 영역자르기 / 회전 [필요 라이브러리]matplotlib(plot), pillow(다양한 포멧의 이미지 핸들링) 아래와 같이 pip을 통해 설치 가능하다>pip install matplotlib>pip istall pillow 네트워크 환경에 따라 아래 옵션 사용--proxy http://PROXYSERVER:PROXYPORT --trusted-host pypi.python.org pip을 새로 설치한 경우 pip3.6 install matplotlib [이미지 읽기 및 자르기]import tensorflow as tfimport matplotlib.image as mp_imagefilename ="/home/sds/Desktop/Penguins.jpg"input_image = mp_image.imread(filename).. 2017. 3. 15.
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