참조 사이트 RedHat 계열 , 64Bit 기준으로 작성되었습니다. 가.필요한 파일 다운로드 wget http://download.documentfoundation.org/libreoffice/stable/5.2.0/rpm/x86_64/LibreOffice_5.2.0_Linux_x86-64_rpm.tar.gz 나. 기존 버전 제거 yum remove openoffice* libreoffice* 다. 압축해제 tar -xvf LibreOffice_5.2.0_Linux_x86-64_rpm.tar.gz 라. 설치 # cd /tmp/LibreOffice_5.2.0.4_Linux_x86-64_rpm/RPMS/ # yum localinstall *.rpm
niektemme/tensorflow-mnist-predict 위 의 github 를 참조하였으며, 로컬에서 파일 로드, 배열 변환, 모델 로드 및 실행까지 간단하게 코드가 잘 정리되어 있습니다. 여기까지는 기본 구조를 파악하기 위함이었으니 기존예제들을 분석하는 위주로 진행하였지만, 다음부터는 가변적인 데이터 구조와 가변적인 모델을 감안한 개발을 시작하고자 합니다. 가. 로컬 이미지 로드 및 배열로 변환 def imageprepare(argv): “”” 로컬에서 이미지를 받아서 Tensorflow 처리 가능한 […]