MNIST 데이터베이스 시각화 사진 출처: 본인 늦어서 죄송합니다! 파이선에 대해 전반적으로 공부한다고 늦었네요. 이번 글에서는 마지막 포스트의 코딩을 정리하고 좀 더 나은 시각화를 위해 몇몇 코딩 라인을 추가하겠습니다. 그래프를 좀 더 보기 좋게 tf.name_scope를 이용해 노드를 분류했고 tf.summary를 이용한 loss, weights, 그리고 bias의 시각화, inspect와 os 모듈을 이용한 파일 위치 찾기, 마지막으로 __main__ 드라이버를 추가했습니다. 코드는 따로 깃허브에 올렸으니 확인해보세요. from inspect import getsourcefile from os.path import abspath . . . ROOT = abspath(getsourcefile(lamb..
MNIST Database 인식 사진 출처: corochanneNote 안녕하세요. 벌써 마지막 작성 글로부터 20일이 됬네요. 그동안 여러가지를 배우고 또 블로그 작성을 위해 MNIST를 복습하느라 정신없이 여러 날을 보냈습니다. 오늘은 머신러닝의 기본인 MNIST 데이터 인식에 대해 배워보도록 하겠습니다. MNIST는 Modified National Institute of Standards and Technology의 줄임말인데요 이 데이터를 이해할려면 그 전 단계인 NIST, 즉 National Institute of Standards and Technology 데이터베이스를 알아야 합니다. NIST 데이터는 미국 인구조사국에서 트레이닝 데이터(필기된 숫자)를, 그리고 미국 고등학생에게서 테스트 데..
"Native" pip 설치설치 하는것도 쉽지가 않아.. 사진 출처: Google Research Blog 제목이 왜 "Native" pip 이냐구요?? pip은 파이선을 바탕으로 작성된 패키지 관리 시스템입니다. 그리고 저는 pip을 통해 텐서플로를 직접 맥에 설치할거에요. 모든 프로그램 설치 보통 한가지 방법만 있지 않냐구요? 적어도 텐서플로는 그렇지 않습니다. 밑에 스크린샷에서 보시다시피 텐서플로 설치 방법엔 총 다섯 가지가 있습니다. (Anaconda를 통한 설치는 텐서플로가 공식적으로 지원하는게 아니라 스크린샷의 리스트에 나와있지 않습니다) virtualenv는 파이선 환경을 따로 생성해서 미래에 있을 혹시 모를 충돌을 예방합니다. Docker도 비슷합니다. 다른 점이 있다면 Docker 같은 ..
- Total
- Today
- Yesterday
- ML
- 구글
- ipython notebook
- jupyter notebook
- 핫도그
- mnist
- 머신러닝
- MachineLearning
- Supervised Learning
- 텐서플로
- 쥬피터
- tensorflow
- 파이선
- jupyter
- LEA
- 텐서보드
- IPython
- 딥러닝
- Deeplearning
- Machine Learning
- tensorboard
- deep learning
- nist
- 텐서플로우
- 파이썬
- python
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | |||||
3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 |
17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 |
24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 |
31 |