건프의 소소한 개발이야기

안녕하세요, 건프입니다. 손글씨 우편번호 데이터셋 MNIST 를 시작으로, Google 의 Tensorflow Open Source Project 에 힘입어, 모두가 한번쯤은 딥러닝(Deep Learning)을 해보는 시기가 되었는데요. 학교 수업이나 기타 머신러닝 강의들에서 흔히 볼 수 있는 Workflow 과 실제로 프로젝트를 하면서 느꼇던 Workflow 는 조금 큰 차이가 있었습니다.그간 SWMaestro 과정에서 Object Detection & Tracking 프로젝트를 진행하며 느꼈던 Deep Learning Program Development Workflow 를 제 기준으로 정리해보고자 합니다. 이 길을 함께 걸어가고 있을 누군가에게 도움이 될 수 있기를 바랍니다. 일반적으로 우리가 흔히 ..

안녕하세요, 건프입니다. Python 언어 기반의 Macine Learning Platform 인 Tensorflow 를 공부하고 있었습니다. 전 포스팅에서는 상수선언과 변수선언, 랜덤 벡터 및 매트릭스 만드는 기본적인 방법과 Tensorflow 가 가지고 있는 Session() 의 존재 의미 등을 확인하였습니다. 이번에는 본격적으로 Linear Regression 방식을 이용한 예측함수 추출 구현에 앞서 알아야 할 몇가지를 짚어봅니다. 1. placeholder import tensorflow as tf x = tf.placeholder("float", [2, 3]) y = tf.ones([2, 3], "float") result = tf.add(x, y) with tf.Session() as sess..

안녕하세요, 건프입니다. 이번엔 Python 기반의 Machine Learning 언어 및 플랫폼인 "Tensorflow" 를 사용해봅니다. import tensorflow as tf import numpy as np a = tf.constant([1,2,3]) b = tf.constant([[10, 20, 30], [100, 200, 300]]) c = tf.add(a,b) with tf.Session() as sess: print sess.run(c) 우선 상수 tensor a와 b를 생성합니다 이후, a 와 b를 더하는 tensor 인 c 를 생성합니다.그리고 Session 을 열고 c를 run 합니다.그 결과를 print 하면 다음과 같은 결과가 나타납니다. a는 벡터이고 b는 행렬인데, 더하기 ..