2019/01
우분투 아나콘다서버에 플라스크 앱 배포하기 Deploy Flask apps using Anaconda on Ubuntu Server
2019. 1. 21.Ubuntu 18.04에 Flask 마이크로웹프레임워크를 이용하여 파이썬 어플리케이션을 배포하는 방법에 대해 알아본다. Install Flask먼저 플라스크를 설치한다. 12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940(tfKeras) founder@hilbert:~$ conda install -c anaconda flaskSolving environment: done ## Package Plan ## environment location: /home/founder/anaconda3/envs/tfKeras added / updated specs: - flask The following packages will be downlo..
Conda 가상 환경으로 PyTorch 설치하기
2019. 1. 19.https://pytorch.org/get-started/locally/ 자신의 환경에 맞게 선택하면 명령어를 제공해준다. 12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152535455565758596061626364656667686970717273747576777879808182838485(base) founder@hilbert:~$ conda install pytorch-cpu torchvision-cpu -c pytorchSolving environment: done ## Package Plan ## environment location: /home/founder/anaconda3..
사전훈련된 VGG 모델을 이용하여 사진 속 이미지 분류하기 How to Use The Pre-Trained VGG Model to Classify Objects in Photographs
2019. 1. 18.이제 합성곱 신경망은 이미지 분류 - 물체에 대한 사진이 주어지면, 해당 물체가 1,000개의 카테고리 중 어디에 속하는지를 보여주는 것 - 등의 컴퓨터 비전 작업에서는 인간못지 않은 성능을 보여주고 있다. 여기서는 VGG 합성곱신경망을 이용하여 위와 같은 이미지 분류를 해보도록 하자. 아래와 같이 4개의 파트로 나눠서 다루도록 한다. Load the VGG Model in KerasVGG 모델은 케라스 딥러닝 라이브러리에서 직접 로드가능하다. 케라스는 미리 훈련된 모델을 로딩하여 사용가능하도록 Applications interface 를 제공하고 있다.해당 인터페이스를 활용하면 Oxford 그룹이 제공하는 사전에 훈련된 가중치를 사용하여 VGG 모델을 생성할 수 있다. 이를 출발점으로 삼거나 아니면 바..