리눅스 환경에서 Docker 명령어와 기본 사용 방법에 대해 알아보겠습니다. 운영환경 CentOS 7.6 설치 1$ yum install docker 설치가 완료되면 버전을 조회하여 설치 확인을 합니다. 1$ docker -v 컨테이너 생성 및 실행 docker run 명령어는 컨테이너를 생성 및 실행과 동시에 컨테이너 내부로 들어갑니다. 기본 포
로컬 데이터를 불러와 전처리시 필요한 내용이다. Load Packages 12345678910import osfrom glob import globimport numpy as npimport tensorflow as tffrom PIL import Imageimport matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inline 12345
DLL 동적 로딩 특정 폴더 내에 다수의 DLL 라이브러리 파일들을 로딩하기 위한 코드다. Header 파일 1234567891011121314151617181920// dllload.h#include <iostream>class DLLLoad{public: DLLLoad() {} ~DLLLoad() {
Geometry 데이터 형식 쿼리 STContains STContains(geometry 데이터 형식) geometry 인스턴스에 다른 geometry 인스턴스가 완전히 포함되어 있으면 1을 반환합니다. 그렇지 않으면 0을 반환합니다. 123456DECLARE @g geometry;DECLARE @h geometry;SET @g = geometry:
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TensorFlow 2.0 123import tensorflow as tffrom tensorflow.keras import layersfrom tensorflow.keras import datasets Hyperparameter 1234567batch_size = 64learning_rate = 0.001dropout_rate = 0.7input_sh
이전 블로그를 이어서 진행해본다. Evaluation model.train() 모드로 변한 것 처럼 평가할 때는 model.eval() 으로 설정한다. 1234567891011# Test mode# batch norm이나 dropout 등을 train mode 변환model.eval()# OutNet( (conv1): Conv2d(1, 20, kerne
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PyTorch Layer 이해하기 Load Packages 123456import torchfrom torchvision import datasets, transformsimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inline 예제 불러오기 1234567891011train_loader