슈뢰딩거의 진돗개

Docker 기본 사용 명령어 정리 포스팅 용도는 아니고 내가 까먹으면 보려고 작성 일단 docker daemon을 키자. docker start 하면 되긴하는데 난 안된더라; 아래 명령어로 키기 sudo /etc/init.d/docker start Docker hub에서 image 받아올 때 docker run -it --name {원하는 이름} {docker hub에서 들고올 image} {사용할 command} 이러면 image를 기반으로 docker container가 생성된다. 따로 내가 저장한 container 실행할 때 1. 일단 container를 실행하자 docker start {container_ID} 2. 실행된 container로 들어가기 docker exec -it {contain..

AI Rush 대비 + PyTorch로 이사 대비용 작물 잎 사진으로 질병 분류하기¶ 전이 학습과 CNN을 활용해보자 데이터 분할¶ In [1]: import os import shutil original_dataset_dir = './dataset' classes_list = os.listdir(original_dataset_dir) base_dir = './splitted' os.makedirs(base_dir, exist_ok=True) train_dir = os.path.join(base_dir, 'train') validation_dir = os.path.join(base_dir, 'val') test_dir = os.path.join(base_dir, 'test') os.makedirs(tra..

In [16]: # 파이썬 ≥3.5 필수 import sys assert sys.version_info >= (3, 5) # 사이킷런 ≥0.20 필수 import sklearn assert sklearn.__version__ >= "0.20" # 텐서플로 ≥2.0 필수 import tensorflow as tf from tensorflow import keras assert tf.__version__ >= "2.0" if not tf.config.list_physical_devices('GPU'): print("감지된 GPU가 없습니다. GPU가 없으면 LSTM과 CNN이 매우 느릴 수 있습니다.") # 공통 모듈 임포트 import numpy as np import os # 노트북 실행 결과를 동일하게..

In [ ]: # 파이썬 ≥3.5 필수 import sys assert sys.version_info >= (3, 5) # 사이킷런 ≥0.20 필수 import sklearn assert sklearn.__version__ >= "0.20" # 텐서플로 ≥2.0 필수 import tensorflow as tf from tensorflow import keras assert tf.__version__ >= "2.0" # 공통 모듈 임포트 import numpy as np import os # 노트북 실행 결과를 동일하게 유지하기 위해 np.random.seed(42) tf.random.set_seed(42) # 깔끔한 그래프 출력을 위해 %matplotlib inline import matplotlib a..

기술적인 측면이 많아서 애먹었던 챕터ㅠ 지금 당장은 판다스와 사이킷런으로도 가능하지만 대규모 데이터셋을 다루게 되면 꼭 써야하기에 노력중.. In [1]: # 파이썬 ≥3.5 필수 import sys assert sys.version_info >= (3, 5) # 사이킷런 ≥0.20 필수 import sklearn assert sklearn.__version__ >= "0.20" # 텐서플로 ≥2.0 필수 import tensorflow as tf from tensorflow import keras assert tf.__version__ >= "2.0" # 공통 모듈 임포트 import numpy as np import os %matplotlib inline import matplotlib as mpl ..

In [1]: # 파이썬 ≥3.5 필수 import sys assert sys.version_info >= (3, 5) # 사이킷런 ≥0.20 필수 import sklearn assert sklearn.__version__ >= "0.20" # 이 노트북은 텐서플로 ≥2.4이 필요합니다 # 2.x 버전은 대부분 동일한 결과를 만들지만 몇 가지 버그가 있습니다. import tensorflow as tf from tensorflow import keras assert tf.__version__ >= "2.4" # 공통 모듈 임포트 import numpy as np import os # 노트북 실행 결과를 동일하게 유지하기 위해 np.random.seed(42) tf.random.set_seed(42) # ..

In [1]: # 파이썬 ≥3.5 필수 import sys assert sys.version_info >= (3, 5) # 사이킷런 ≥0.20 필수 import sklearn assert sklearn.__version__ >= "0.20" # 텐서플로 ≥2.0 필수 import tensorflow as tf from tensorflow import keras assert tf.__version__ >= "2.0" %load_ext tensorboard # 공통 모듈 임포트 import numpy as np import os # 노트북 실행 결과를 동일하게 유지하기 위해 np.random.seed(42) # 깔끔한 그래프 출력을 위해 %matplotlib inline import matplotlib as..

In [1]: # 파이썬 ≥3.5 필수 import sys assert sys.version_info >= (3, 5) # 사이킷런 ≥0.20 필수 import sklearn assert sklearn.__version__ >= "0.20" # 텐서플로 ≥2.0 필수 import tensorflow as tf assert tf.__version__ >= "2.0" # 공통 모듈 임포트 import numpy as np import os # 노트북 실행 결과를 동일하게 유지하기 위해 np.random.seed(42) # 깔끔한 그래프 출력을 위해 %matplotlib inline import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use(..