꿈 많은 사람의 이야기

포스팅 개요 이번 포스팅은 Tensorflow 2.x 버전을 사용하면서 발견한 에러와 그 해결 방법에 대해서 정리합니다. 저의 환경은 아래와 같습니다. python 3.7 tensorflow 2.3 포스팅 본문 포스팅 개요에서도 말씀드렸듯이 이번 포스팅은 Python의 tensorflow 2.x 버전에서 겪을 수 있는 에러에 대해 정리합니다. 제가 구성한 tensorflow 버전은 2.3이고 에러는 NotImplementedError: Layer has arguments in `__init__` and therefore must override `get_config`. 라는 에러입니다. 위 에러가 나오게 된 배경 저는 아래와 같은 상황에서 위 에러를 경험할 수 있었습니다. Open되어 있는 Tensorf..

텐서플로 책을 보다가 햇갈려서 정리하는 부분이다바로 concat인데이해를 했다가도 햇갈리고 그런다특히 axis 부분..axis = 0이냐axis = 1이냐axis = -1이냐3차원이면 axis = 2까지..tf.concat을 정리하면서 다시 정리한다 https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/concat참고 tensorflow를 import하고 t1, t2가 저렇게 있다고 가정하자 모양은 (2, 3)이 된다즉, 바깥쪽에 2개가 있고 안쪽에 3개씩 있는 2차원 매트릭스이다. 이제 이것을 concat할 것이다 tf.concat([t1, t2], axis = 0)을 하게 되면 결과는 아래와 같이[[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9], [10,11,12]로 나온다..

최근에 텐서플로우로 배우는 자연어 처리 책을 보고 있습니다 평소에는 케라스(keras)만 위주로 써서 이 책의 내용의 코드와 잘 맞지 않는 부분이 있는데요이 책도 텐서플로우 안에 있는 keras 모듈을 사용하기는 합니다.tf.keras.layer 등을 사용하고 때에 따라서 tf.nn.rnn 등을 사용하기도 합니다. 하지만 완전 순수 keras 라이브러리와는 좀 사용법이 다르네요그 중 하나가 저는 model summary 부분이 정말 궁금했습니다. 케라스에서는 그냥 model.summary()를 하면 모델 요약이 나왔었는데요!tf.keras를 사용하다보니까 사용 방법이 좀 달랐습니다 model을 요약(summary)해서 shape 등의 정보를 볼 수 있는 방법을 소개합니다(tensorflow model s..

벌써 12월 31일이다.뭐 했는데 이렇게 시간이 빠르게 흘렀을까? 2018년도를 복기를 해보니까17년도에 인턴이 끝나서 18년 1월부터 백수였다.1월에는 뭐 취업 공고도 나지 않고.. 그렇기에 공부만 했던 시기그게 2~3월까지 가다가 3월부터 자소서를 쓰기 시작 대기업도 뚫고, 심지어 시험도 통과된 회사도 있었지만 지금 다니고 있는 중소기업에 취직여기를 선택한 이유는 '내가 할 수 있는 것을 배울 수 있는 곳'개인적으로 웹 개발은 하기가 싫었다. 데이터 분석과 핸들링을 할 수 있는 곳을 원했다근데 그런 곳은 대부분 3~5년 이상 개발자를 원했다. 즉, 신입을 뽑지 않았다. 당연하다. 그 만큼 어려우니까근데 이 회사는 거의 몇 안되게 신입을 뽑았다. 사실 3군데가 있었지만 여기를 선택했다. 여러 사람들이 ..

해당 코드는 이 깃허브에 존재합니다. (https://github.com/lsjsj92/keras_basic) ------------ 요즘 딥러닝이 완전 핫합니다! 이미지 인식, 영상처리 문장 처리 등 많은 분야에서 사용되고 있는데요 이번 포스팅은 그 중에서 이미지 인식을 해봅니다 어떤 이미지 인식이냐구요? 바로 강아지 품종(종류)를 인식해보는 것입니다! 포메라니안, 불독, 시바, 허스키 등 강아지 종류를 한 번 예측해보죠 언어는 당연히 파이썬을 썼습니다. 라이브러리는 텐서플로 backend를 이용해 케라스(keras)를 사용했습니다. 즉 케라스로 CNN 네트워크를 구성해 훈련해봅니다 먼저 훈련 자료가 필요하겠죠?? 훈련 자료는 크롤링을 해서 가지고 왔습니다. 강아지 종류별로 폴더를 만들었는데요 종류는 ..

얼마전 DELL 최신 노트북으로 바꾸면서 tensorflow-gpu를 설치했습니다.그리고 keras(케라스)를 설치했지요 즉 백엔드로 텐서플로우를 사용하는 케라스를 사용했습니다.하지만 여러 문제점이 조금 있었습니다. failed to create cublas handle: CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILEDcould not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_ALLOC_FAILED 이런 에러들이 뜨면서 실행이 되지 않았는데요.구글링을 해보니 저 뿐만 아니라 다른 여러 사람들도 겪었던 문제네요. 정확한 원인은 모르겠지만, gpu 메모리 할당 문제라고 합니다. 그 결과 원인을 해결할 수 있는 줄을 추가했습니다.저는 윈도우10 환경에서 tensorflow-gpu를 설치했구..

상당히 피곤하다대전에서 방금 올라와서 그런지 더 피곤하다딥러닝에 입문한지 1달. 나의 짧은 지식과 독학으로는 힘든 부분이 너무 많았다. 머신러닝과 딥러닝이 어려울줄은 알았지만 이정도 일줄은 몰랐다그러다가 도저히 몰라서 이분 저분 이메일을 드리면서 물어봤었다. 우연치 않게 간 이메일 1개가인스페이스 김태영 기술이사님이셨다.페이스북 케라스 코리아를 운영중이시고 이 대회를 주최하신 분이셨다. 김태영씨의 조언으로 컨퍼런스에 참가하게 되었고너무 유익했다 많은 분들이 세미나를 해주셨다.이미지 인식의 CNN부터 Generative Adversarial Network(GAN), 강화학습(RI)까지 다양한 주제로 진행되었다. 장소는 과학기술연합대학원대학교(UST)에서 진행되었다인스페이스와 케라스 코리아, 대딥사, 한국원..

요즘 머신러닝과 딥러닝을 공부하고 있습니다 블로그에 다 정리해서 올리고 싶은데 처음부터.. 너무 복잡하고 올리는데 시간적 소모가 커서 감히 엄두가 안나네요 ㅠㅠ그래서 중간중간 만든 결과를 올려보려고 합니다저는 주로 케라스(keras)와 사이킷런(scikit learn)으로 공부하고 있습니다사이킷런이야 파이썬에서 머신러닝으로 유명한 라이브러리죠. 케라스는 딥러닝에서 많이 쓰는데요 (물론 머신러닝도 가능합니다.)텐서플로우(tensorflow)보단 사용법도 쉽고 접근성이 좋아서 케라스를 선택해서 공부하고 있습니다.(물론 keras 내부는 tensorflow가 동작됩니다.) 아무튼 저는 그 동안 공부한 것으로 비만도 측정을 해봤습니다!1. 데이터 수집2. 훈련3. 모델 생성4. 모델을 이용한 예측 크게 4가지 ..

이번 포스팅은 텐서플로우에 관해서 설치하는 방법을 소개합니다. 텐서플로우는 구글에서 제공해준 인공지능과 관련된 패키지이죠 인공지능과 관련된 것은 다양한 것이 있지만 익숙하게 알려진 것이 텐서플로우입니다. 저는 여기서 파이썬3와, 파이참이 설치되어 있다고 가정하고 진행합니다. 만약 파이썬과 파이참이 설치되어 있지 않은 상태로 이걸 따라하시면 이 순서대로 진행이 안될 것입니다.다른 방법을 찾아보세요~ 자 먼저 아나콘다를 설치합니다.아나콘다를 설치하면 머신러닝 라이브러리가 함께 설치되기 때문에 참으로 편합니다.www.anaconda.com 으로 들어가서 보시면 밑으로 내리거나 위에 다운로드가 있을겁니다거기서 다운을 받습니다!그리고 그냥 next 계속 눌러서 설치하면됩니다 이렇게 설치가 되고 있어요저는 컴이 느..

정말 감사하게도 파이썬 텐서플로우를 쉽고 명확하게 써준 분이 계셨다.http://solarisailab.com/deep-learning 솔라리스 연구실이라는 블로그? 사이트? 이다. 너무 감사하다. 3. 텐서플로우(TensorFlow)를 이용한 MNIST 문자 인식 프로그램 만들기4. 텐서플로우(TensorFlow)를 이용한 ImageNet 이미지 인식(추론) 프로그램 만들기5-1. 텐서플로우(TensorFlow)를 이용해 자연어를 처리하기(NLP) – Word Embedding(Word2vec)6. 텐서플로우(TensorFlow)를 이용해 간단한 DQN(Deep-Q-Networks) 에이전트를 만들어 보기 (CatchGame)7. 텐서플로우(TensorFlow)를 이용해서 딥드림(DeepDream) 알..