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안녕하세요. 위기의 코딩맨입니다. 오늘은 Tensorflow에서 Github로 제공하고 있는 Object Detection API를 사용해보려고 합니다. 기존에 학습시키는데 너무 오래걸리고 환경을 만드는데 너무 오래 걸려서 엄청 힘들었는데... 공부하다 보니 알게된 사실..! Google에서 Tensorflow github를 통해서 이미 학습된 모델을 제공하고 있었습니다.. 물론 다른 디테일 부분을 추가하기 위해서는 별도로 학습을 진행해야 하지만, 이만큼의 발견도 저는 감사합니다! 해당 방식으로 오늘은 Faster-R-CNN예제를 한번 풀어보도록 하겠습니다. 오늘 예제 소스는 https://github.com/JGH94/Tensorflow_Detection_Model_ZOO/blob/main/Tensor..

안녕하세요. 위기의코딩맨입니다. 오늘은 Bidirectional RNN예제를 한번 풀어보도록 하겠습니다. 예제는 MDB에 영화 리뷰를 학습하여 긍정리뷰, 부정 리뷰를 판단하는 학습을 진행하도록 하겠습니다. Bidirectional RNN은 자연어처리에 적합한 구조를 갖고있습니다. "파란 바다에 배가 떠있다"의 문자로 예를 들어보겠습니다. "파란 바다에 O가 떠있다"로 O를 예측하기 위해서는 "파란->"바다"로 O를 유추하는 것보다 "파란"->"바다"-> O Hell 222 ----> o 6306 ----> WE 7974 ----> - 2341 ----> CO 해당 문자열들의 Encoding Data내용과 원래 문자열을 나타냅니다. Buffer_Size = 10000 Batch_Size = 64 Train..

안녕하세요. 위기의코딩맨입니다. 오늘은 지금까지 알아본 지식들로 Tensorflow의 가장 기본적인 예제 MNIST 예제를 풀어보도록 하겠습니다. 그리고 임의로 숫자를 넣어서 해당 숫자를 잘 인식하는지 알아보도록 하겠습니다. [ MNIST ] 먼저 사용할 Tensorflow를 임포트 해줍니다. import tensorflow as tf 먼저 MNIST에 필요한 데이터를 tf.keras.datasets.mnist.load_data()를 통해서 다운받아서 넣어줍니다. x_train, x_test의 타입을 float32 타입으로 변경하고, 해당 28*28의 형태를 갖고 있는 이미지를 784차원으로 Flattening 작업을 진행합니다. 그리고 x_tain, y_test의 [0,255]사이의 값들을 [0, 1]..

안녕하세요. 위기의코딩맨입니다. 오늘은 TensorFlow Linear Regression에 대해 알아보도록 하겠습니다. [ Linear Regression ] 간단하게 설명하면 변수들의 사이의 관계를 분석하는데 사용되는 통계학적인 방법을 의미합니다. 학습을 해당 수식으로 표현하는 알고리즘으로, y는 타겟데이터, x는 인풋데이터, W와 b는 파라미터로 진행됩니다. 학습한 가설을 바탕으로 테스트 데이터에 대해서 예측을 할 수 있습니다. 예제를 통해 알아보도록 하겠습니다. import tensorflow as tf #파라미터 설정 차원을 1개로 W = tf.Variable(tf.random.normal(shape=[1])) b = tf.Variable(tf.random.normal(shape=[1])) #L..