deep learning23 [딥러닝공부] Model의 기본 - pytorch 저번 포스팅에 이어서 pytorch에서는 model을 어떻게 제작을 하는지 공유드리고자 합니다. 포스팅 내용이 괜찮았다면 주변 광고 클릭 몇번 눌러주시면 감사하겠습니다. pytorch는 tensorflow와 같이 python에서 Deep learning할때 필수적으로 사용되는 양대산맥이라고 할 수가 있습니다. 뭐 들리는 소문으로는 Tensorflow보다는 Pytorch가 좀 더 최근 트렌드에서 선호된다는 말을 들었던것 같습니다(그러나 모델 제작 정보는 tensorflow가 아직까지는 더 많은 것 같습니다.). pytorch의 경우 기본적인 model의 틀이 tensorflow의 GradientTape를 사용하는 방법과 유사하다고 생각될 수 있습니다(GradientTape와 같이 loss들을 업데이트 해주.. 2022. 5. 17. [딥러닝공부] 모델의 기본 - tensorflow 내용 정리에 앞서서 내용이 괜찮으시다면 광고 클릭부탁드립니다~! 내용정리에 사용할 모델은 딥러닝에서 가장 기초적인 데이터인 Mnist 데이터를 사용한 모델을 기반으로 만들었습니다. 그렇기 때문에 기본적인 옵션을 import및 다운을 시켜주도록 하겠습니다. import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt mnist=keras.datasets.mnist (x_train,y_train), (x_test,y_test) = mnist.load_data() x_train,x_test = x_train/255. , x_test/255. tensorflow - keras에서 모델을 만드는 뼈대는 다양하게 있습니다. 그중에가 keras.. 2022. 5. 16. [image분석] 의료이미지데이터 분석 준비 1. 의료 이미지 데이터 준비 의료 이미지 데이터는 다양합니다. 그중에서 여기서 다룰 내용은 H&E 이미지 슬라이드에 대한 것입니다. H&E 이미지는 단순 세포슬라이스에서 염색을 하는 데이터입니다. 염색에 대한 자세한 내용은 생략하겠습니다. 이 이미지에서 우리가 얻을수 있는 것은 암세포가 어떻게 생겨먹었는지 확인이 가능합니다. 그렇기 때문에 병리학적으로 진단이 가능합니다. (암세포 뿐만아니라 주변 미세환경을 확인가능합니다.) 최근들어 다양한 회사에서 H&E slide한장으로 병리과 진단을 위한 이미지 모델제작을 시도중에 있습니다. (뭐 사람눈으로 보는 것도 어느정도 에러가 있을터인데, 컴퓨터를 이용하면 좀더 정확하고 빠르게 가능하니까요.) 이렇게 이미지 모델을 제작하기 위해서는 모델 training이 필.. 2022. 3. 21. [tensorflow]python에서 이미지 읽는 방법 이미지를 읽는 예제는 빵형에 공개한 캐글 데이터를 이용하였습니다. https://www.kaggle.com/kairess/find-waldo Find Waldo www.kaggle.com python에서 이미지 분석을 하기 위해서는 가장먼저 이미지를 읽어야겠죠. python에서는 다양하게 읽어올 수가 있습니다. 주로 numpy, pilow, opencv를 이용합니다. 1. numpy numpy의 경우 계산하는 모듈로 생각하는 사람들이 많은데, numpy의 기능중에 array데이터를 읽어 올 수가 있어서 가능합니다. 그렇다면 array데이터란 무엇일까? array를 사람들은 list같은 객체라고 이야기를 합니다. list같이 다양한 차원의 데이터를 가질수가 있으나, 각 데이터에는 n*m이 모두 같은 메트릭.. 2022. 3. 12. [tensorflow] 유튜브에 나온 내용 해부해보기 (빵형의 개발도상국) 이미지 분석을 공부하는데에 있어서 내 주제와 잘맞는 내용의 유튜브 동영상이 있어서 따라하고자 합니다. 바로 윌리를 찾아라를 tensorflow를 이용하여 딥러닝 학습을 시킨 동영상인데, 제가 할 주제도.. 세포를 찾아야하니 비슷한거 같아 벤치마킹해보도록 하겠습니다. 본문은 다음 링크로 가서 동영상 한번 보시길 바랍니다. https://www.youtube.com/watch?v=wIDn83OJeK4&t=89s 전체적으로 돌려보긴했습니다. tensorflow 예전 버전을 쓰셔서 (댓글에 1.*대라고 하신거보면..) 아무튼 전체적으로 사용된 모듈의 버전을 보여드리자면 집에서의 경우 다음과 같았습니다. # 집 Dependencies: Python = 3.8.5 numpy = 1.19.2 keras = 2.4.3.. 2022. 3. 10. [tensorflow 설정] gpu 세팅하기 pytorch로 이미지 분석을 하려다 보니 생각보다 자료가 많이 없더라구요. 그래서 먼저 tensorflow로 모델을 제작하고 그후에 pytorch로 진행을 하고자 합니다. pytorch는 생각보다 쉽게 세팅이 가능하더라구요. 학교에서는 GTX1050ti, 집에서는 GTX1060 으로 진행하였습니다. 세팅의 경우 똑같습니다. 위 두개의 GPU에서 CUDA는 11.0을 이용하였고, cuDNN의 경우 8.0.5를 이용하였습니다. 그리고 pip install을 진행할 때 다음과 같이 진행해줍니다. pip install tensorflow==2.4.0 pip install tensorflow-gpu==2.4.0 그리고 나서 python을 틀고 tensorflow를 import시키면 성공했다는 무엇인가가 나오고 .. 2022. 3. 10. 이전 1 2 3 4 다음
