달비의 개발 연구

Python, TensorFlow Image Classification(이미지 분류) 이미지 증강 및 예측하기 (Machine learning, Deep learning) for window 저번 시간에 포스팅했던 Python-TensorFlow Image Classification(이미지 분류) 모델 생성 방법 및 학습 확인 검증 (Machine learning, Deep learning) for window에서 해당 모델을 생성하고 검증하는 부분을 진행하였는데 이번에는 해당 테스트 이미지를 검사하여 어떤 자세일 확률이 높은지 예측하는 방법을 포스팅을 해보려 합니다.  이번에는 한복 스타일의 캐릭터를 학습할 데이터로 이용하여, 해당 이미지 증강 및 자세를 예측 해 보는 코드를 작성 해 보겠습니다.(학습..

Python, TensorFlow Image Classification(이미지 분류) 모델 생성 방법 및 학습 확인 검증 (Machine learning, Deep learning) for window이번에는 이미지를 분류하는 모델을 생성하고 학습하여, 해당 모델을 테스트 해 보는 방법을 포스팅 하려고 합니다. 이미지 분류에 관한 튜토리얼 API문서는 다음과 같습니다.https://www.tensorflow.org/tutorials/images/classification?hl=ko 이미지 분류  |  TensorFlow CoreTensorFlow가 5월 14일 Google I/O로 돌아왔습니다! 지금 등록하세요 이미지 분류 컬렉션을 사용해 정리하기 내 환경설정을 기준으로 콘텐츠를 저장하고 분류하세요. 이..

Python, TensorFlow-GPU, cuDNN, CUDA 환경 설정 (Machine learning, Deep learning) for window Python-TensorFlow-GPU, cuDNN, CUDA 환경 설정 관련으로 포스팅을 진행합니다. 이번 기회에 직접 AI를 학습하여 이미지를 만들거나 분류하는 시스템을 구현 해 보려고 합니다. 환경설정 하기 전에 먼저 확인 해야할 사항이 있습니다. TensorFlow 라이브러리를 CPU를 이용한다면 보다 성능이 떨어질 수 있으니, 그래픽 카드를 이용하여 학습을 진행해보려합니다. 그래픽 카드별 환경 권장 버전은 아래 링크를 통해 확인 가능합니다.필자의 경우 사용하는 그래픽 카드는 RTX 3060 TI로 해당 그래픽 카드를 기준으로 환경 설정을 진행..