로컬에 있는 내용을 무시하고 git 에서 내려 받기 git fetch –all git reset –hard origin/master 특정 branch 에서 내려받기 git fetch –all git reset –hard origin/some_branch 작업중인 내용을 branch 로 만들고 내려받기 git checkout master git branch (branch name) git fetch –all git reset –hard origin/master
가. 시작하기 장고에서 뷰를 개발하려고 하면 통상적으로 필요한 것이 html, js, css, img 정도가 될 것이다. 그럼 장고에서는 이러한 파일들을 어떻게 관리하고 개발하는지 세팅 부분까지만 정리하고자 한다 나. template 정의하기 [setting.py] DIRS 부분에 templates 폴더의 위치를 지정해 준다. TEMPLATES = [ { ‘BACKEND’: ‘django.template.backends.django.DjangoTemplates’, ‘DIRS’: [os.path.join(BASE_DIR, ‘tfmsaview/templates/’)], ‘APP_DIRS’: True, ‘OPTIONS’: { ‘context_processors’: [ ‘django.template.context_processors.debug’, ‘django.template.context_processors.request’, […]
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 […]
가. 테스트 코드 개요 본 테스트 코드는 TensorFlow 를 활용하여 CNN , max pool , drop out, softmax 를 적용하여 MNLP(손글씨 예제)를 학습 시키고 저장하는 예제이다. 테스트 코드 다운로드 나. 테스트 데이터 로딩 및 변수 선언 아래처럼 메트릭스 연산이 수행되기 때문에 위와 같이 데이터 사이즈를 잡은 것이다. x : 인풋레이어에 사용할 변수 정의 y : […]
가 . Super User – sudo passwd root 나. 계정 중복 확인 cat /etc/passwd | grep testuser 다. 계정 생성 useradd 계정명 -m -s /bin/bash 라. 비밀번호 생성 passwd 계정명 마. 계정 생성 확인 cat /etc/passwd cut -f1 -d: /etc/passwd
가. OS 환경 구축 및 기본 설정 (링크) – Linux 계정 생성 나. Anaconda 및 Pycharm 설치 (링크) 다. GitHub – Pycharm 연동 (링크) 라. Django – Rest F/W – TensorFlow 연동 – 설치 및 개발 1부 – 설치 및 개발 2부 – 설치 및 개발 3부 마. Jenkins CI 환경 구축 및 활용 (링크)
가. Git Account Create 아래의 주소에 접속하여 계정을 생성 – URL : https://github.com/ 나. 프로젝트를 생성 다. Pycharm 연동 [상단 메뉴 > VCS >> Check Out from .. >> Github] 아래와 같은 창이 나오면, 아까 생성했던 계정을 입력해 주세요 [해당 환경에서 앞으로 사용할 비밀번호 생성] [어떤 프로젝트를 가지고 올지 결정] [프로젝트 로드 완료] [자원 커밋하기] […]
바 . Gradient Descent (Linear Regression) R 에서 lm( y ~ x , data) 하고 coef 실행시켜주면 최적의 공식을 찾아주던 그것과 상당히 유사한 기능을 tensorflow 로 구현하였다고 보면된다. 모든 기계 학습에서의 최적화를 찾아가는 방법은 코스트를 구하고, 그 코스트가 최소가 되는 공식을 계속해서 변경하고 반복하면서 최적을 찾는 동일한 패턴을 갖는다. 아래의 예제 코드도 그 과정을 설명하는 […]
마. Clustering 이번 예제는 조금 복잡하다. K-Mean 클러스터링의 개념에 대해서 이해해야 하고, 몇몇 TensorFlow 의 Matrix 연산 메서드를 이해해야 한다. 아래는 전체 테스트 코드이다. 열심히 데이터가 따라가는 것을 체크하느라 실제 연산과는 상관없는 로그들이 포함되어 있다. # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf import numpy as np # 랜덤하게 클러스터 데이터를 구성합니다. def create_samples(n_clusters, […]