gold_honeybadger

맥북 업데이트를 꾸준히 하고 있는데.. 이게 문제가 될 줄은.. 맥북에서 MySQLWorkbench 8.0.23을 다운받고 문제를 다운을 받는데 인터넷에서 다운을 받은 걸 설치를 안해줘서 검색을 통해 설정으로 들어가 무시하고 다운을 받았더니 이번에는 열리지도 않는.. big sur에서 MySQLWorkbench 8.0.23버전은 실행이 되지 않는다고.. 2시간은 고민한 것같다. 답은 버전을 MySQLWorkbench 8.0.21 버전으로 받는 방법이다ㅠ 빨리 문제가 해결되길~~

coding/MySQL 2021. 3. 15. 17:17

컴퓨터가 정확하게 이미지를 판단하게 하기위해 그리고 부족한 이미지의 데이터를 보충하기 위해 사용하는 코드 이미지 제너레이터의 하이퍼 파라미터를 통해 사용할 수 있다. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator train_datagen = ImageDataGenerator( rescale = 1/255.0, rotation_range = 40, width_shift_range = 0.2, height_shift_range =0.4, shear_range = 0.2, zoom_range = 0.2, horizontal_flip = True, vertical_flip = True, f..

coding/딥러닝 2021. 3. 15. 17:10

개개인의 컴퓨터마다 같은 코드를 실행시켰을 때 파이썬 버전도 다르고, 모듈의 버전들도 다 다른 환경에서는 오류가 나기 때문에 가상환경을 설정해준다. 가상환경은 여러개로 나누어 만들 수 있고, 파이썬 버전이나 모듈의 버전을 맞추어 넣을 수도 있다. 가상환경을 통해 그 환경에 맞는 코드들을 에러없이 만들 수 있다 가상환경을 만들 때 친해져야하는 화면 현재 내 컴퓨터의 파이썬 버전 확인 코드 python --version 내 현재 컴퓨터의 파이썬의 버전을 확인할 수 있다. 아나콘다를 이용한 가상환경 만드는 코드 conda create -n my_colab(가상환경명) python=3.7.10(설치파일) 중간의 my_colab은 파일명 python = 3.7.10 파이썬 버전을 정해서 넣어주기 없을 시 아나콘다..

coding 2021. 3. 8. 18:07

아주 좋은 인공지능 모델을 가지고 와서 쓰는 방법이다. 만들어진 인공지능 모델(base model)을 내가 만드는(head model)에 붙이는 방식 # ------------ base model ------------ from tensorflow.keras.applications import MobileNetV2 base_model = MobileNetV2(input_shape=IMG_SHAPE, include_top=False, #1 weights="imagenet") #2 base_model.trainable = False #1 False :CNN만 가져올지 True: DNN까지 가져올지 #2 가중치 가져오기 #3 # trainable : 학습할 수 있게 할 것인지 ( 이미 모델안에 가중치가 최적화..

coding/딥러닝 2021. 3. 4. 18:07

여러 이미지들을 한번에 피쳐스케일링 + reshape을 동시에 해주는 고마운 함수 이미지가 들어있는 디렉토리 정보(링크)를 주고, 사이즈 정보(traget_size)도 주고, 분류(class_mode)의 정보도 준다. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator train_datagen = ImageDataGenerator(rescale = 1/255.0) #1 validation_datagen = ImageDataGenerator(rescale=1/255.0) train_generator = train_datagen.flow_from_directory('/tmp/cats_a..

coding/딥러닝 2021. 3. 3. 17:47

오버피팅을 확인해 볼 수 있는 코드이다. 1 2 3 4 5 6 7 8 import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(epoch_history.history['accuracy'],color = 'b') plt.plot(epoch_history.history['val_accuracy'],color = 'r') plt.title('Model Accuracy') plt.xlabel('epoch') plt.ylabel('Acc.') plt.legend(['Train', 'Val']) plt.show() Colored by Color Scripter cs 코드를 입력하면 밑의 결과를 얻을 수 있는데 그래프를 보면 Train의 정확도가 증가하고 있어 모델이 좋아지고 있다고 생각할 수 있습니..

coding/딥러닝 2021. 3. 2. 23:45

유용한 콜백 함수 1 2 3 4 5 6 7 8 class myCallback(tf.keras.callbacks.Callback) : def on_epoch_end(self, epoch, logs={}) : if(logs.get('accuracy') > 0.92) : print('\n정확도가 92% 이상이라 학습을 멈춥니다.') self.model.stop_training = True my_cb = myCallback() #학습 시 callbacks=[my_cb]) 추가 cs 신경망이 한번 돌때 accuracy가 측정이 되는데, 내가 원하는 accuracy수치에 도달하였을 때 학습을 멈춰주는 함수이다. 1 2 3 4 5 6 epoch_history = model.fit(train_generator, ste..

coding/딥러닝 2021. 3. 2. 22:25

loss :신경망이 한 번 실행될 때 훈련 손실값 loss 함수(오차함수) : 훈련손실값을 계산하는 방정식 1 2 classifier.compile(loss = 'binary_crossentropy',optimizer='adam',metrics=['accuracy']) #loss에 문자열로 넣어주면 됨 Colored by Color Scripter cs 무엇을 예측하는 인공지능을 만들 것인지에 따라 오차함수(loss)를 바꿔주어야 한다. 오차함수에는 평균제곱오차(MSE), 크로스엔트로피(crossentropy) 함수가 있다. 평균 제곱 교차 엔트로피 - 예측 문제에서 활용하는 오차함수 - 가장 많이 사용되는 MSE(mean_squared_error)에서 파생되어짐 - 분류 문제에서 많이 활용하는 오차함수..

coding/딥러닝 2021. 3. 2. 17:58