패스트캠퍼스 챌린지 47일차 - Ch12. 딥러닝 이해와 영상 인식

12-3. 딥러닝 학습과 모델 저장

Tensorflow 사용하기

    OpenCV DNN 모듈에서 이용할 목적으로 TensorFlow를 이용하여 필기체 숫자를 학습하고, 그 결과를 pb 파일로 저장하기

     사용할 네트워크 구조: CONV-MAX_POOL-CONV-MAX_POOL-FC-FC-FC (7 layers)

생성할 네트워크 모델 그래프 (출처:FastCampus)

     사용할 학습 데이터: MNIST 데이터셋 (링크)

       - Yann LeCun 교수가 필기체 숫자 인식을 위해 사용했던 데이터셋

       - 각 숫자는 28x28 크기의 0~1 사이의 실수값으로 구성된 영상 데이터로 6만개의 훈련용 영상과 만 개의 테스트 영상 제공

    TensorFlow 설치하기

     > pip install tensorflow==1.15

     강의에서는 1.13.1 버전 설치를 준비 사항으로 알려줬는데 1.15 버전이 TensorFlow 1.x의 가장 최신 버전이라고 한다.

     python 3.8 버전을 사용하고 있던 글쓴이는 tensorflow 웹사이트를 보니 2.2 버전 이상이 필요하다고 나와있었다. 

python은 잘 깔린거 같은데 tensorFlow가 안 깔린다. conda를 사용해서 그런거 같은데 콘다 프롬포트로도 안되는거 보면 좀 더 구글링이 필요해 보인다. 오늘 내로는 해결을 하지 못할 거 같아서 일단 기록만 남겨두기로 하였다.

    TensorFlow로 네트워크 구현하여 학습 및 테스트 하기

Tensorflow를 사용하여 네트워크 모델을 구성하고 학습하여 테스트한 내용을 pb 파일로 저장하는 코드 (출처:FastCampus)

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인증 타임

몸 상태는 안 좋고 수업은 들어야하고 설치 문제는 안 풀리고 블로그 글은 오늘 내로 올려야하고...총체적 난국이였다. 그래서 원래 들어야하는 수업 분량을 훨씬 줄였는데 시작부터 막힐 줄은 꿈에도 몰랐다. 아무래도 콘다랑 python 설치 및 인터프레터 환경을 바꾸던지 해야할거 같다. 이제 챌린지 50일도 별로 안남았는데 꼭 해결해서 다음 내용도 50일 안에 듣고 싶다!

12-3. 공부 인증 영상

 

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본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성되었습니다.

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