공부하는 중~~44 [Colab] AI 공부하는데 그래픽카드가 없어? 걱정하지마 colab이 있잖아!! 안녕하세요 대추입니다. 이번 포스트에는 저번에 예고했던 colab 사용법에 대해 쓰고자 합니다. 저같이 돈없는 학생은 흔히 말하는 쿠다코어 빵빵한 RTX2080 같은 그래픽카드를 사용하지 못하죠 그래서 인공지능 모델을 학습하려면 cpu로 꾸역꾸역 10일동안 이어서 학습하여 한번 테스트 해야하고 실제로 저도 그랬었죠. 그러던 중 구글에서 서비스하는 colab이라는 Jupyter notebook과 같은 가상 파이썬 환경을 주고 거기에 런타임에 GPU, TPU를 사용할 수 있는 서비스를 제공합니다. 사용법도 간단하고 파이썬에 tensorflow, keras 등 라이브러리도 많으니 학생들에게 적합한 서비스 입니다. 물론 하루 종일 사용하지는 못하고 하루 12시간 사용으로 제한이 되어있습니다. 계속 사용할 수 있.. 2020. 10. 16. [VGGNet] VGGNet 개념 정리 안녕하세요 대추입니다. 이번에 딥러닝에 대해 공부를 하며 VGGNet도 건드려 봤는데 사용하기전 알아두면 좋을 만한 것에 대해 정리해보고자 작성하게 되었습니다. VGGNet에는 A, A-LRN, B, C, D, E가 있는데 여기서 많이 쓰이는 VGG16(D), VGG19(E)에 대해서만 정리하겠습니다. VGG16 구조 VGG16은 왜 Conv 필터의 사이즈가 3*3으로 고정되어있을까? 필터를 거칠 수록 이미지의 크기는 줄어들게 된다. 그렇기 때문에 필터의 사이즈가 클 수록 이미지가 줄어드는 것이 빨라지고 레이어를 깊게 만들 수 없을 것이다. 그렇기 때문에 필터를 가장 작은 사이즈인 3*3으로 설정하여 레이어를 거치더라도 큰 필터보다 적게 줄어 상대적으로 레이어가 깊은 모델을 만들 수 있어 사용했을 것이라.. 2020. 10. 14. [Keras] mnist 데이터셋을 사용하여 CNN 분류모델 만들어보기 안녕하세요 대추입니다. 이번에는 CNN 공부를 시작할때 누구나 한번쯤은 거쳐가는 예제인 mnist 데이터셋을 이용한 분류모델 만들기 입니다. keras 정식 사이트의 예제 코드에서 약간씩 바뀐 코드입니다. 숫자 분류 모델은 GPU가 필요없기는 한데 나중에는 GPU가 필요하니 지금부터 구글의 Colab 환경에서 진행하겠습니다. 1. mnist 데이터셋 다운로드 후 확인 import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import layers mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train, x_te.. 2020. 10. 12. 이전 1 ··· 10 11 12 13 14 15 다음 반응형
