목록keras (3)

Shakerato

딥러닝 객체인식 네트워크 retinanet 내 데이터셋으로 학습하는 방법

참고: https://github.com/fizyr/keras-retinanet 1. 실행 환경 구축 1.1. Anaconda (python=3.6) 개발 환경 생성 conda create -n myenv python=3.6 1.2. Anaconda 개발 환경 활성화 (윈도우) activate myenv 1.3. 관리자 권한으로 cmd 실행 1.4. python setup.py install 1.5. pip install Keras==2.2.4 2. 학습할 데이터셋 만들기 2.1. 학습할 이미지 준비하기 2.2. 학습할 이미지에 있는 인식할 객체의 Bounding Box 위치 알아내기 2.3. 모든 학습할 이미지를 특정 폴더에 path/to/image.jpg 모두 저장 2.4. Annotations fo..
Research 2019. 1. 17. 00:56
GPU devices checking tips for Deep Learning (Be careful!)

[Tensorflow]from tensorflow.python.client import device_libprint(device_lib.list_local_devices()) [Keras]from keras import backend as KK.tensorflow_backend._get_available_gpus() [Pytorch]import torchtorch.cuda.get_device_name(0) # number of gpu (cuda:0)torch.cuda.get_device_name(1) # number of gpu (cuda:1) Be careful with the above codes! The code for checking device(GPU) takes your GPU memory a..
Research 2019. 1. 16. 17:44
Google colab에서 한국어 NLP 처리 환경 구축

What is Colab (Colaboratory) ?- https://colab.research.google.com- Colaboratory는 기계 학습 교육 및 연구 보급을 돕기 위해 만든 Google 연구 프로젝트입니다.- Jupyter 노트북 환경에서 클라우드 환경에서의 설치 및 실행이 전혀 필요하지 않습니다. - Colaboratory 노트는 Google 드라이브에 저장되며 Google 문서 또는 스프레드 시트에서와 마찬가지로 공유 할 수 있습니다.- Colaboratory는 무료입니다.- Now you can develop deep learning applications with Google Colaboratory on the free Tesla K80 GPU- using Keras, Tens..
Research 2018. 3. 31. 20:35
Prev 1 Next