728x90 분류 전체보기137 230524 API Server (딥러닝 모델 만들고 serving) Theory Notion (wsl 설정 여기서 보기) 230524 딥러닝 심화(3) API autumn-pin-f14.notion.site 기본 구조 1. WSL docker pull python:3.8 (이미지 내려받기) mkdir workspace (폴더 만들기) cd workspace (폴더로 이동) mkdir jupyter-app cd jupyter-app ※ 참고: cd ../ (상위폴더가기) nano Dockerfile 안에 들어갈 내용 FROM tensorflow/tensorflow WORKDIR /workspace COPY . /workspace RUN pip install -r requirements.txt EXPOSE 8888 CMD ["jupyter", "notebook", "--ip.. 2023. 5. 24. 230523 CNN, Lightening 레이어 추가 및 이미지 차원 추가 여러가지 방법들 import tensorflow as tf import numpy as np from keras.api._v2.keras import activations from keras.layers import Reshape from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten, Dropout, MaxPooling2D from keras.engine.input_layer import InputLayer tf.keras.datasets.mnist.load_data() (x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.ker.. 2023. 5. 23. 230522 Keras Sequential -> Functional type import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.keras.layers import Input, Dense from tensorflow.keras.models import Model from keras.engine.training import optimizer # mnist 데이터셋 불러오기 tf.keras.datasets.mnist.load_data() # train, test 데이터 나누기 (x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data() # 데이터값 0~1 사이로 바꾸기 x_train = x_train .. 2023. 5. 22. 문제해결능력? 코딩이나 데이터분석을 할 때. 즉, 문제를 해결하려 할 때 크게 두 가지 능력이 중요한 것 같다. 알고리즘 능력 : 수학적 사고력. 쉽게 얘기해서 수학 문제를 잘 풀수 있는 능력. 미시적 능력. 구조화 능력 : 문제를 만났을 때 문제를 해결하기 위한 단계를 설정해서 하나하나 만들어가는 능력. 코드블럭을 쌓아가는 능력. 거시적 관점. 기본적으로 개발자의 세계는 open book 시험이다. 내가 지금 집중해야 할 것은 알고리즘 능력보다 구조화 능력이다. 문제를 만났을 때 문제를 가능한 쉽게 만들자. 2023. 5. 16. 이전 1 2 3 4 ··· 35 다음 728x90
