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Java 설치 방법 Java에는 여러 버전이 있는데 추후에 안드로이드 개발을 위해 Java 8을 설치하도록 한다. 아래와 같이 Accept License Agreement를 체크하고 Windows x64 버전의 jdk를 다운로드한다. 이후 설치된 jdk-8u221-windows-x64.exe를 실행하여 기본 설정값으로 설치를 진행하면 된다. 설치가 완료되면 C:\Program Files\Java 경로에 jdk와 jre 폴더가 생성된 것을 볼 수 있다. Java 환경변수 설정 내 PC → 마우스 오른쪽 버튼 → 속성 → 고급 시스템 설정을 통해 아래와 같은 화면에서 환경 변수 버튼을 선택한다. 이후 아래의 환경 변수 창에서 시스템 변수의 새로 만들기를 통해 변수 이름은 JAVA_HOME, 변수 값은 jdk..
※ DensePose 테스트 환경- 소스코드: https://github.com/facebookresearch/DensePose- OS: Ubuntu 16.04 64bit - GPU: Nvidia GeForce GTX 1080Ti 1) NVIDIA 그래픽 드라이버 설치 $ sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa $ sudo apt-get update $ sudo apt-get install nvidia-396 $ sudo reboot 2) CUDA 설치- CUDA는 9.0 버전으로 설치- https://developer.nvidia.com/cuda-downloads를 통해 CUDA Toolkit 9.0를 선택하여 아래와 같이 설치하도록 한다.- 설치 과정 ..
※ OpenPose 테스트 환경- 소스코드: https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose v1.5.0- OS: Ubuntu 16.04 64bit- GPU: Nvidia GeForce GTX 1080Ti 1) Ubuntu 설치- Ubuntu는 16.04 버전으로 설치하여 준비하자.- 또한 이후 Ubuntu 환경에 Anaconda 라이브러리를 포함하고 있으면 안된다. (Anaconda는 Caffe와 호환되지 않는 이유) 2) NVIDIA 그래픽 드라이버 설치$ sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa $ sudo apt-get update $ sudo apt-get install nvidia-375 $ s..
from pyqtgraph import examples as pge pge.run()
Installation$ sudo apt-get install python3-pyqt5 $ sudo apt-get install pyqt5-dev-tools $ sudo apt-get install qttools5-dev-tools $ pip3 install pyqt5Configuring to run from terminal $ qtchooser -run-tool=designer -qt=5
아틱 710에서 apt를 통한 패키시 설치시 아래와 같은 오류가 발생하게 될때, 이 문제를 아래와 같이 해결 할 수 있다.1. 디렉토리 이동 cd /etc/apt/sources.list.d/ 2. 파일 편집 vi artik-platform-artik710-sources.list 3. 아래의 라인을 주석처리 # deb http://repo.artik.cloud/artik/bin/pub/artik-platform/ubuntu/artik710 A710_os_3.3.0 main 4. Update apt update
# Softmax Classification 털과 날개가 있는지 없는지에 따라, 포유류인지 조류인지 분류하는 신경망 모델을 구현해보자. 결과 Referencehttps://github.com/golbin/TensorFlow-Tutorials
flags = tf.app.flags 이 함수는 python의 argparse 모듈과 같은 역할을 한다.tf.app.flags로 flags 객체에 접근하여 DEFINE_* 함수에 (key, value, document)형식으로 설정하여 flags.FLAGS를 통해 어디서든 호출하여 사용 할 수 있다.123456789101112131415161718192021222324import tensorflow as tf flags = tf.app.flagsFLAGS = flags.FLAGS flags.DEFINE_float('learning_rate', 0.01, 'Initial learning rate.')flags.DEFINE_integer('max_steps', 2000, 'Number of steps to ..
Tensorflow는 TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL 이라는 환경 변수를 통해 로깅을 제어 할 수 있다. 기본값은 0 (모든 로그가 표시됨)이지만 INFO 로그를 필터링하려면 1, WARNING 로그를 필터링하려면 2, ERROR 로그를 추가로 필터링하려면 3으로 설정할 수 있다. 기본적으로 Tensorflow 코드를 컴파일하면 아래와 같은 로그를 볼 수 있다.12345678import tensorflow as tf hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')print(hello) with tf.Session() as sess: print(sess.run(hello)) sess.close()cs>> Tensor("Const:0", shape=(), dtype=strin..
1) Tensor 자료형을 constant를 이용하여 생성1234import tensorflow as tf const = tf.constant('Hello Tensorflow!!!')print(const)cs>> Tensor("Const:0", shape=(), dtype=string) 2) Tensor 자료형은 python에서 호출 불가능, 따라서 Tensorflow에서 제공하는 Session() 함수의 run을 통해 호출 가능1234567import tensorflow as tf const = tf.constant('Hello Tensorflow!!!') with tf.Session() as sess: _const = sess.run(const) print(_const)cs>> b'Hello Tens..