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Pytorch 설치하기 ( with. 아나콘다) 먼저 pytorch 홈페이지에 들어가서 Get Started 버튼을 누른다. (여기로 바로 들어가도 된다.) 그럼 위의 사진과 같은 화면이 뜨는데 이 때, CUDA 버전을 다음 명령어로 확인해야 한다. (이미 알고 있으면 안 해도 된다.) > nvcc --version 또한, python 버전을 모르는 경우 python 버전도 확인한다. > python --version 다시 위의 사진에서 맞는 python 버전과 CUDA 버전을 선택하면 아래의 Run this Command가 바뀌고, 이를 Anaconda prompt에 돌린다. (혹시 9.0이라면 9.2를 선택해서 cudatoolkit=9.2 부분을 9.0으로 바꾼다.) -> 이전의 CUDA 버전 PyT..

python을 이용해서 사진을 불러오고 읽어보자. 보편적으로 많이 사용되는 세가지 방법을 이용해서 불러올 수 있다. 1. Matplotlib 사용 import matplotlib.pyplot as plt a = plt.imread('./파일이름.jpg') plt.imshow(a) # 흑백으로 보고 싶을 땐, plt.imshow(a, cmap='gray') a를 출력하게 되면 숫자 array가 나오고, 만약 사진을 출력하고 싶다면 plt.imshow를 사용한다. 2. Pillow 사용 import PIL.Image as pilimg a = pilimg.open('./파일이름.jpg') a 이 때, Maplotlib와 다른 점은 plt.imread는 array로 불러온다면, Piling.open은 이미지 자..

tensor 안의 값 확인하기 1. tf.Session 클래스 이용하기 Tensorflow 연산들을 실행하기 위한 클래스인 tf.Session을 이용하는 방법이다. Session 객체는 Operation 객체가 실행되고, Tensor 객체가 계산되는 환경을 보여준다. 따라서 tensor를 보고 싶을 때, 다음과 같이 적어주면 값을 확인할 수 있다. sess = tf.Session() value = sess.run(알고 싶은 tensor) print(value) 조금 시간이 오래 걸릴 수 있긴 하지만, 값을 확인할 수 있는 간편하고 대부분이 알고 있는 방법이다. 다만, 값을 확인할 때마다 세션을 돌려야한다는 단점이 있다. 2. tf.enable_eager_execution() 이용하기 다음은 위의 tf.S..

Jupyter Notebook 사용하기 파이썬 코드의 경우, 코드를 다 작성하고 실행해야한다는 점에서 디버깅을 하기 불편하다는 단점이 있다. 이를 개선하기 위한 게 바로 Jupyter Notebook이다. Jupyter Notebook은 블럭 단위로 실행해보고, 그 결과를 바로바로 확인해볼 수 있다. 이 Jupyter Notebook을 사용하기 위해 아나콘다를 깔았는데, 사용해보도록 하자. Jupyter Notebook 실행 Jupyter Notebook을 실행시키는 두 가지 방법이 있다. 우선 첫번째 방법은 시작(윈도우 모양)을 누르고, Anaconda3 (64 bit)를 눌러 Jupyter Notebook을 실행시킨다. 그럼 이렇게 Jupyter Notebook이 실행이 된다. 두 번째 방법은 검색창..