Mizzle-Blog

데이터 베이스를 직접 설계하고 샤딩기술을 미리 알았다면 좀더 분산처리에 가까웠을텐데.... 중간 사업 들어간건 설계랑 사람이 원만하지 않으면 가지말자... 1. 배경 환경적인 이슈 문제 패쇠망 환경에서 서로다른 데이터 배이스가 통신을 해야하는데 sqlAlchemy 가 Tibero를 지원하지 않아 생긴 문제 지원적인 이슈 문제 화물 정보에 물품을 수령하는 개인정보(민감정보) 가 포함되어 있기 때문에 USB 및 이외의 것 사용 불가 2. 해결 직접 odbc 쿼리문을 작성하여 mysql의 데이터를 스케줄링처리를 통해 tibero에 저장 및 관리하는 프로그램 개발 하루 일 평균 데이터 소비량 영상 메타 정보 : 하루 평균 약 10만건 AI 처리 정보 : 모델(3개의 모델)별 종합 처리 량 약 33만건(인식율 5..

기존에 정의된 내장함수를 활용을 잘해야 언어를 잘쓴다고 생각하기 때문에 모르는거나 기존에 알았던것 포함해서 간간히 정리하다 말았다... 추가로 정리할게 생기면 지속적으로 해야겠다. ################################################ # docs # = 숫자의 절댓값을 돌려줍니다. 인자는 정수, 실수 또는 __abs__()를 구현하는 객체입니다. 인자가 복소수면 그 크기가 반환됨 # abs(x) # = 절대값 # x값이 실수형일 경우 음수값이 양수로 변환 def fun(): x = -10 foo = abs(x) print(f"x = {x}") print(f"foo = {foo}") ################################################ #..

모를때마다 찾고 추가로 정리하는 식의 복붙이였는데 다른언어 하다가 다시올때마다 보자... 생각보다 기억력이 안좋아.. class Foo: #Magic Method 정리 def __new__(cls): ''' 1. 개채 생성 새로운 인스턴스를 만들때 제일처음으로 실행되는 메소드 개채를 반환해야함 ''' print(f"1 : __new__(cls)") return super(Foo, cls).__new__(cls) def __init__(self): ''' 2. 개채 초기화 인스턴스가 __new__로 생성되고 나서 호출되는 메소드, 인자를 받아서 내부에 지정해 줄 수 있음 ''' self.val = 10 print(f"2 : __init__(self) = self.val : {self.val}") super..

커밋상태를 보니 이틀이나 걸렸다. 일다니면서 야간에 공부하니까 그럴수 있지만 지금보니.... 좀더 분발하자... ※ 인공지능 이론 설명은 하지 않습니다. 이전글 : https://mizzlena.tistory.com/entry/%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5-Pytorch-Object-Detection-Fintuning-Tutorial [인공지능] Pytorch Object Detection Fintuning Tutorial 1 여기저기 흩어져있던 정리내용 취합하고 있는데 해당 코드가 과거 블로그에만 있고 git이 날라가 있다.... 뭔가 그렇다 좀... 정리도 잘하고, 공부나 더하자. 해당 코드는 pytorch tutorial을 가져온 것 mizzlena.tistory..

여기저기 흩어져있던 정리내용 취합하고 있는데 해당 코드가 과거 블로그에만 있고 git이 날라가 있다.... 뭔가 그렇다 좀... 정리도 잘하고, 공부나 더하자. 해당 코드는 pytorch tutorial을 가져온 것이다. 링크 : https://pytorch.org/tutorials/intermediate/torchvision_tutorial.html python : 3.7.5 torch :1.8.1+cu111 pycocotools : 2.0.2 0. 환경 설정 링크는 다음을 참고한다. https://mizzlena.tistory.com/entry/%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5-Pytorch-Install [인공지능] Pytorch Install Python Pytor..

Tensorboard로 활용해서 모델 학습 및 정보 확인하는 방법. 실상 실무에서는 epoch에 따른 lr 및 iou, map 만 확인하고, 그 후에 실환경 이미지 비교하면서 넘어가면서 하고있다. 천천히 분석좀 해보고 싶다. 해당 코드는 pytorch tutorial을 가져온 것이다. 링크 : https://pytorch.org/tutorials/intermediate/torchvision_tutorial.html TorchVision Object Detection Finetuning Tutorial — PyTorch Tutorials 1.11.0+cu102 documentation TorchVision Object Detection Finetuning Tutorial Tip To get the most..

기본적인 Tensor 기능은 Tensorflow와 동일한것 같다. 실상 케라스를 통해 다른라이브러리들이파생되면서 AI 코드 짜기가 쉬워진것같다... import torch import numpy as np def fun(): torch.multiprocessing.freeze_support() #device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") # Directly from data data = [ [1, 2], [3, 4] ] x_data = torch.tensor(data) print(f"x_data = {x_data}") # From a NumPy array np_array = np.array(data) x_np = tor..

Torch Vision 정리 import torchvision import torchvision.transforms as transforms import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def fun(): ''' 신경망의 일반적인 학습 과정은 다음과 같습니다: 1. 학습 가능한 매개변수(또는 가중치(weight))를 갖는 신경망을 정의합니다. 2. 데이터셋(dataset) 입력을 반복합니다. 3. 입력을 신경망에서 전파(process)합니다. 4. 손실(loss; 출력이 정답으로부터 얼마나 ..

Python Pytorch Install with GPU python : 3.7.5 해당 기준은 python을 기준으로 설치하는 버전입니다. conda를 사용하지 않았으며, 가상환경 생성을 통해 해당 python package를 설치합니다. 1. GPI : https://en.wikipedia.org/wiki/CUDA#Version_features_and_specifications CUDA - Wikipedia From Wikipedia, the free encyclopedia Jump to navigation Jump to search Parallel computing platform and programming model CUDA (or Compute Unified Device Architecture..

의 노드( Node ) 1. 개념생물학의 신경세포(=neuron)과 같은 개념이다.신경망을 구성하는 하나의 단위이다.[그림 1] 노드 구조 원 : 노드화살표 : 신호의 흐름: 외부에서 들어오는 신호( Input ): 신호를 연결하는 가중치( Weight ): 신경망의 정보저장을 관여하는데 사용(= Bias ): 외부로 나가는 신호( Output )외부에서 들어오는 각각의 신호들은 해당 가중치가 곱해져 노드로 전달된다.: 가중합은 가중치의 합( Weighted Sum )으로 입력(Input)과 가중치(Weight)의 곱한 결과 값노드는 가중합을 활성함수에 입력해 얻은 값을 외부로 출력한다. : 활성함수( Activation Function )으로 가중합의 값을 특정 조건 결과를 반환시켜준 함수( Step ..