tensorflow3 Anaconda, TensorFlow 설치 1. Anaconda 설치 https://www.anaconda.com/distribution/#download-section Anaconda Python/R Distribution - Free Download Anaconda Distribution is the world's most popular Python data science platform. Download the free version to access over 1500 data science packages and manage libraries and dependencies with Conda. www.anaconda.com 2. Conda 가상환경 생성 Anaconda Prompt 실행 후, 아래와 같이 입력한다. conda create .. 2020. 1. 29. AdamOptimizer Save and Restore for Retraining - 딥러닝 재학습 TensorFlow를 이용하여 딥러닝 재학습 하기 이미 기학습된 모델을 불러와 예측/분류 하는 일은 비교적 간편하나,그 모델을 다시 불러와서 재학습시키는 것은 생각보다 까다로웠다. --물론 필자에게만 해당된 얘기일수도^_ㅠ --TensorFlow를 이용하여 딥러닝 재학습을 하기 위한 방법 및 이슈 해결 방안을 기록한다. 방법1. logits, optimizer 재정의 학습한 모델을 먼저 불러와보자. Input Data를 넣을 Placeholder X, X2, Y와 분류 결과를 내뱉는 logits 를 가져왔다. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24with tf.Session() as sess : saver = tf.train.imp.. 2018. 8. 30. Tensorflow, Input pipeline 예제 코드 (string_input_producer) Tensorflow Input Pipeline 구현 TensorFlow를 이용해서 딥러닝을 구현하고자 할 때, 먼저 데이터를 로드하고, 그래프를 정의하고 학습을 하는 코드를 작성할 것이다. 가장 먼저 일어나는 학습 데이터를 불러오는 일은 보통 Numpy나 Pandas로 처리하기도 하지만, 최근에는 메모리 활용을 잘한다는 tf.Data API 또한 많이 이용하고 있다. 내가 만난 문제점은 바로 이 것 ,, 만약 Training Data의 용량이 매~우 클 경우에는 한번에 Load할 경우, 엄청나게 많은 Memory를 잡고있기 때문에 효율적이지 못하다.어떻게 적은 메모리를 사용하면서 대용량의 이미지 데이터를 학습할 수 있을까? string_input_producer 활용방법 1) Image File Dire.. 2018. 8. 28. 이전 1 다음
