일단 따라하고 보는 블로그

Python 공부를 하면서 필요한 패키지들을 다운로드 받고 실행을 하다가 어느 순간부터인가 Jupyter notebook을 실행시 Kernel failed Error 가 발생하기 시작했다. 1. "여기"를 클릭한 결과 Failure to start kernel due to failures in importing modules from files · microsoft/vscode-jupyter Wiki · GitHub Failure to start kernel due to failures in importing modules from files VS Code Jupyter extension. Contribute to microsoft/vscode-jupyter development by creating a..

- 홍정모의 따라하며 배우는 C++ 함수를 만들어서 사용할 때, 메모리는 어떻게 쓰일까? 그냥 봤을 때에는 변수를 함수의 parameter로 받아서 가져올 때 그대로 값을 쓰는 것처럼 보인다. 하지만 주소값을 들여다 보면, 실제로 parameter로 받아온 변수는 다시 선언이 되고, argument로 들어온 변수에 들어있는 값이 재선언된 변수에 복사 되는 형태이다. 메모리 1개만 쓰면 될 것을 2개 쓴다고 볼 수 있다. 변수 a와 b를 더하는 간단한 함수 구현 #include using namespace std; int add(int a, int b) { cout

Reference Problem : Kaggle Solution : Youtube Preprocessing, Feature engineering - Kaggle 입문 문제인 Titanic 문제의 해설 Study - 기본적인 Feature Engineering 기법 습득 Data Analysis 주어진 문제와 데이터를 먼저 분석하고 파악해야 한다. 문제는 파악했다고 가정, 기본적으로 주어지는 Training Data와 Test Data를 분석해본다. 1. Data 훑어보기 주어진 Data를 받아서 대략적으로 살펴보았다. Training Data / Test Data로 나뉘어져 있었다. - Training Data 총 12개의 Column, 891개의 Row로 이루어져 있었다. (891 X 12) 순서대로 ..

배경 Data 분석을 하면서 DL Model을 만들어냈을 때, 준수한 성능의 Prediction model을 구축하고 Test Accuracy 또한 괜찮은 수준이었으나, 좀 더 정확한 Prediction model 구축을 위해서 구글링 중 Ensemble model을 찾게 되었다. 기존의 방법 Data - Preprocessing - Build Model - Training - Test 의 Process를 가진 DL 과정에서 Model은 항상 하나의 모델을 선정해서 따라하는 수준이었다. 하나의 모델안에서 Epochs, Loss function, Optimizer 등을 바꿔가면서 학습을 진행했다. 이러한 변경 옵션들은 큰 수준에서 Loss, Accuracy의 변화를 이끌어내지는 못하였다. Ensemble ..

https://keras.io/ko/preprocessing/image/ Image Preprocessing - Keras Documentation 이미지 전처리 [source] ImageDataGenerator 클래스 keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(featurewise_center=False, samplewise_center=False, featurewise_std_normalization=False, samplewise_std_normalization=False, zca_whitening=False, zca_epsi keras.io Deep Learning에 필요한 Data를 추가적으로 생성할 수 있는 Class인 ImageDataGenerator에 ..

개요 다른 이가 만든 Model을 가지고 Image에서 인물을 뽑아내고, 인물과 배경을 구분하여 인물을 남기고 배경만을 Blur처리하여 스마트폰 카메라 어플의 인물 사진 모드와 같은 Blur Image를 만드는 실습을 진행 본론 Reference https://www.youtube.com/watch?v=NRB7Mp41f64&t=220s https://github.com/kairess/Mask_RCNN/blob/master/samples/demo.ipynb kairess/Mask_RCNN Make outfocus image from non-outfocused image with Mask R-CNN and OpenCV - kairess/Mask_RCNN github.com Clone Coding 결과 htt..

이미지 주변을 Blurring하는 효과 만들기 Reference https://github.com/kairess/Mask_RCNN/blob/master/samples/demo.ipynb kairess/Mask_RCNN Make outfocus image from non-outfocused image with Mask R-CNN and OpenCV - kairess/Mask_RCNN github.com Image blurring 수행시 Error 발생 참고 https://stackoverflow.com/questions/60426536/im-getting-an-error-during-the-gaussian-blur-of-an-image-using-opencv-in-python I'm getting an e..

InternalError: Blas GEMM launch failed : a.shape=(10, 50), b.shape=(50, 200), m=10, n=200, k=50 [[{{node lstm_1/while/body/_1/MatMul_1}}]] [Op:__inference_keras_scratch_graph_2573] https://stackoverflow.com/questions/37337728/tensorflow-internalerror-blas-sgemm-launch-failed TensorFlow: InternalError: Blas SGEMM launch failed When I run sess.run(train_step, feed_dict={x: batch_xs, y_: batch_ys})..

ImageDataGenerator Input Image Data를 가지고 Machine Learning을 위해 Data Augmentation을 하기 위한 Keras의 class. Keras의 Data augmentation은 의미 그대로 Data의 개수를 늘린다는 것보다 Data를 변형하여 Generalize하고, 이를 Original Data에 대체하는 새로운 데이터로 만든다는 개념을 가지고 있다. https://www.pyimagesearch.com/2019/07/08/keras-imagedatagenerator-and-data-augmentation/ Keras ImageDataGenerator and Data Augmentation - PyImageSearch In today’s tutorial..

1. Code를 편하게 나타내기 위한 작업 - Highlight.js를 활용하여 Codeblock 생성 - Line Number 설정 적용 - Font 변경을 위해 pre, code 부분의 Font 수정 import sys import os print("Hello World") https://highlightjs.org/download/ Getting highlight.js Hosted A prebuilt version of highlight.js with 38 commonly used languages is hosted by following CDNs: cdnjs jsdelivr You can find the list of commonly used languages below in the custom ..