파이썬 폴더 생성(os.mkdir) os.mkdir("경로 / 폴더이름") os.mkdir("폴더이름") 활용 for i in range(100): os.mkdir(i) print("{}".format(i)) WARNING:matplotlib.font_manager:findfont: Font family 'Something' not found. WARNING:matplotlib.font_manager:findfont: Font family 'Something' not found. import matplotlib.font_manager font_manager = matplotlib.font_manager # List available fonts available_fonts = [f.name for f in font_manager.fontManager.ttflist] print(available_fonts) 사용 가능 폰트 확인 후 적용 Activation function 많은 activation function이 존재하지만 성능 향상을 위해 사용하는 순서 ReLU => Leaky ReLU => Maxout => ELU import tflite_runtime.interpreter as tflite TensorFlow Lite 런타임 패키지 정보 Python으로 TensorFlow Lite 모델 실행을 빠르게 시작하려면 모든 TensorFlow 패키지 대신 TensorFlow Lite 인터프리터만 설치할 수 있습니다. 이 단순화된 Python 패키지를 tflite_runtime이라고 합니다. tflite_runtime 패키지의 크기는 전체 tensorflow 패키지의 극히 일부이며 TensorFlow Lite로 추론을 실행하는 데 필요한 최소한의 코드를 포함합니다. 여기에는 기본적으로 Interpreter Python 클래스가 포함됩니다. 이 작은 패키지는 .tflite 모델만 실행하고 대용량 TensorFlow 라이브러리로 디스크 공간을 낭비하지 않으려는 경우에 이상적입니다. 참고: TensorF.. 과대적합(Overfitting) 인자값 그리고 url로 image data 가져오기 편리하게 쓰이는 인자값 구현 코드를 살펴보았다. 그리고 url 주소를 인자값으로 받아서 가져오는 코드를 구현했다. py to ipynb pip install ipynb-py-convert => py to ipynb ipynb-py-convert "name".py "name".ipynb => ipynb to py ipynb-py-convert "name".ipynb "name".py => 현재 경로에 생성 seed고정 # seed 고정 seed = len("???") import random random.seed(seed) np.random.seed(seed) 이전 1 ··· 4 5 6 7 8 다음
