When will you grow up?

Keras를 사용하다보면 내가 만든 모델 구성이라던지 다른사람이 만들어 놓은 H5파일을 load해서 사용하는 경우가 많다. 그런데, 그중에 유용한 visualization기능이 케라스에 존재한다. (Keras visualization 클릭) SVG를 사용하려고 보니 아래와 같은 오류가 뜨는것을 확인한다.(Failed to import pydot. You must install pydot and graphviz for pydotprint to work) 흠... 이 오류는 무엇??(구글링을 해보자..)결론은!!!!!!!!!!!!!!!graphvizfor가 정상적으로 설치되지 않았거나 경로가 잘못 설정되어 있거나, 설정이 되어있지 않은 경우에 발생합니다. 일단 graphviz를 다운받자 (링크) 다운이 다 ..

최근 3월 7일에 Keras 2.1.5버전이 나와서 보던도중 brightness_range인자를 한번 사용해보고자 업데이트를 하였다. 업데이트 내용이 더 궁금하시면 https://github.com/keras-team/keras/releases/tag/2.1.5 확인하시면 좋을꺼 같다 업데이트 방법은 conda 환경에서 아주 간단하다. pip install keras --upgrade 위 명령어로 간단하게 업데이트시킬수 있다.

python을 하다보면 이러한 코드를 볼경우가 발생한다 ex) list_a = [2*x for x in range(10)] List Comprehension이란? - 반복적인 객체(object)를 이용하여 리스트(list)를 효율적으로 만들 수 있는 경우에 사용을 하며, 실제로 리스트 크기가 큰 경우에도 간단할 뿐 아니라 속도 측면에서도 빠른것을 확인 할 수 있다. 예를들며 살펴보도록 하자. 12345678910111213"""일반적인 List 값 넣기""" list_a = [] # 빈 list_a 생성 for x in range(5): # 0~4까지 반복하면서 for loop가 돈다. list_a.append(4*x) # (4*x) 을 list_a에 넣는다list_a #output : [0, 4, 8,..

Python 을 사용하게 되면 리스트나 numpy 배열을 정말 많이 사용하게 될것이다.이번에는 List slicing(리스트 슬라이싱) 헷갈리는 부분을 정리해보자 블로그를 포스팅을 하였다. List slicing(리스트 슬라이싱)란? Sequence Type(시퀀스 타입)에서 데이터의 부분적으로 꺼내서 사용하는것을 슬라이싱(slicing)이라고 한다.이번 포스팅에서는 리스트를 예로 들어 예를 살펴볼 예정이다. 123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536"""Python List slicing Practice""" #10개짜리 list(0~10)list_a = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] list_a[5..

Tensorflow 1.2.1 version을 사용하는 도중에 버전을 업데이트 해야할것 같아서,1.4.0 버전으로 업데이트를 진행하였다. 이전버전을 지우고pip uninstall tensorflow-gpu 로 지운다음 1.4.0버전을 다운받았다pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/gpu/tensorflow_gpu-1.4.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl 그런데 갑자기 아래와 같은 오류가 나왔다 ErrorCould not find 'cudnn64_6.dll' 이건 뭥미?? 이 오류는 무엇?? 구글링을 하여 간단하게 해결을 하였다. 1.2버전까지는 cuDNN5.1 을 사용하였는데 1.3이상 부터는 cuDNN6을 사용해야 ..

앞서 간단한 CNN 구조를 이용하여 FASHION-MNIST data를 학습을 시켰었다. (참고)keras는 Sequential model, Functional API을 사용할 수 있는데,간단하게 모델을 구성할때는 Sequential model로 조금 복잡한 모델은 Functional API을 이용하여 model을 만들수 있습니다. 이번에는 Keras의 Functional API이용하여 복잡한 구조의 모델을 한번 짜보도록 하겠습니다. [VGG16 model] [ResNet model]그림 출처 :cs213n [link] 그렇다면 이 두 모델의 핵심을 Keras의 Functional API을 이용하여 핵심 부분을 합쳐보면 어떨까? [합친 Model의 구조] [Fashion_MNIST data Trainin..

자세한 내용은 https://blog.keras.io/a-ten-minute-introduction-to-sequence-to-sequence-learning-in-keras.htmlLearning Phrase Representations using RNN Encoder-Decoder for Statistical machine Translation를 참조하시고 keras blog에 있는 내용을 제 공부를 위해 정리한 내용입니다. Sequence to Sequence Model은 Text Generative Model중 대표적인 모델중에 하나입니다. Sequence-to-sequence 학습 (Seq2Seq)은 하나의 도메인 (예 : 영어 문장)에서 다른 도메인의 시퀀스 (ex : 프랑스어로 번역 된 동일..

Transfer Learning이란?- 일반적으로 우리가 사용하는 Deep Learning에서 여러가지 문제점이 존재할 수 있다.흔한경우를 보면, 학습시켜야할 데이터수가 적을수도 있고, 충분한 학습을 위한 서버컴퓨터가 없을수도 있다. 여러가지 이유가 존재하겠지만,그래서 일반적으로 VGG,ResNet,gooGleNet등 이미 이러한 사전에 학습이 완료된 모델(Pre-Training Model)을 가지고 우리가 원하는 학습에 미세 조정 즉, 작은변화를 이용하여 학습시키는 방법이 Transfer Learning이다. 이야기하자면, 이미학습된 weight들을 transfer(전송)하여 자신의 model에 맞게 학습을 시키는 방법입니다. Keras에서는 이미 학습된 주요 모델들을 간편하게 제공합니다. 123456..

이번시간에는 RNN model을 기반으로 generative models을 만들어 보겠습니다.추가적으로 예측모델(Predictive models)을 만드는데 그럴듯한 스퀀스를 생성합니다. 이 예제에서는 원하는 large text를 이용하여 학습을 시켜 스퀀스 data를 생성할 수 있습니다. 문제 발생시 : 삭제 하도록 하겠습니다 Input Text data : http://www.bioinf.jku.at/publications/older/2604.pdf위 주소에서 크롤링을 하여 Text 파일로 "LSTM"이라는 이름으로 저장을 시켰다. [Data] [모델 정의] [Epochs 시각화] [학습된 모델로 Text Generation] 12345678910111213141516171819202122232425..