Back (44) 썸네일형 리스트형 [Python] Flask 살펴보기 Flask? Flask는 파이썬에서 사용가능한 웹프레임워크 중 하나입니다. 개발사에 따르면 '마이크로'프레임 워크이며 이 마이크로는 기능이 적다는 뜻이 아니라, 최소한의 기능만 포함하여 사용자가 원하는대로 가볍게 만들수 있다는 점이라 합니다. 1. 설치 pip install flask pip를 통해 간단히 설치 할 수 있습니다. 2. 예제. from flask import Flask app = Flask(__name__) @app.route('/') def hello_world(): return 'Hello World!' if __name__ == '__main__': app.run() Flask 애플리케이션의 가장 기초적인 형태입니다. 이코드를 실행 할 경우 콘솔창을 통해 아래와 같은 결과를 확인 할 .. [Python] Selenium을 통한 웹 크롤링, 구글 이미지 검색, 다운로드 머신러닝을 위해 이미지를 모으는 것은 매우 단조롭고 귀찮은 일입니다. 이것을 좀더 쉽게 해봅시다. 1. Selenium 이란. Selenium은 웹 브라우저의 자동화를 가능하게 하고 지원하는 다양한 도구와 라이브러리를 포함한 프로젝트입니다. www.selenium.dev/documentation/ko/ Selenium 브라우저 자동화 프로젝트 :: Selenium 문서 Selenium 브라우저 자동화 프로젝트 Selenium은 웹 브라우저의 자동화를 가능하게 하고 지원하는 다양한 도구와 라이브러리를 포함한 프로젝트입니다. 브라우저와의 사용자 간의 상호 작용을 테스�� www.selenium.dev 셀레늄은 웹드라이버를 이용하여 브라우저를 열고 브라우저상의 행동을 자동으로 제어하도록 만든 엄브렐라 프로젝트.. [Tensorflow] Image classification model maker예측하기. tflite-model-make 설치와 모델생성. 더보기 2020/10/08 - [Python/Deep Learning] - [Tensorflow] Tensorflowlite를 이용한 Image classification model maker 이전 글을 통해 아주 쉽게 예측 모델을 생성해 내었습니다. model maker의 장점은 학습 속도가 매우 빠릅니다. (물론 안에 들어간 모델이 잘만들어져서 이기도 합니다.) 빠른 학습속도에 비해 정확도도 높습니다. 쉽게 읽고 쓸수 있도록 지원합니다. 이전글에서 모델 학습, 저장을 다루었으니 이번글에선 예측부분을 다뤄 보겠습니다. 필요한 lib import import numpy as np import tensorflow as tf from PIL import Im.. [Tensorflow] Tensorflowlite를 이용한 Image classification model maker 다른 게시물들을 통해 딥러닝 모델들을 저장하는 방법에대해 알아보았습니다. 2020/09/23 - [Python/Deep Learning] - [Keras] 모델 저장하기 2020/09/24 - [Python/Deep Learning] - [Keras] 모델 불러오기 저장된 모델들은 각종 load기능을 이용하여 불러와 사용할 수 있습니다. 하지만 일반 모델을 모바일 기기에서 사용하기엔 지나치게 용량이커 불러오거나, 예측함에 있어서 성능이 떨어지게 됩니다. 이를 극복하기 위해서 기존의 모델을 모바일용으로 바꾸어서 구성하거나, mobilenet처럼 처음부터 모바일환경에 사용하기 위해 가볍게 만들기도 합니다. 안드로이드에선 이러한 모델들을 tflite형식으로 넣어서 사용할수 있게 API를 제공하며, tensor.. [Python] CSV 파일 읽기, 이미지 정리. 딥러닝을 위한 이미지 자료를 정리하던중 다음과 같은 상황에 마주하게 되었습니다. 6192개의 이미지와 이미지의 정보가 csv파일로 정리되어 있습니다. csv 파일을 열어보면 위와 같이 파일 이름, 그리고 그 파일이 어떤 상태를 나타내는지 체크되어 있습니다. 학습을 위해선 B~E열까지의 정보를 불러와 valid 값으로 넣어 주면 되지만 이전부터 사용하던 datagenerator와 모델들이 전부 datagen.flow_from_directory를 사용하였기에 이미지들을 종류별로 정리하고자 합니다. import pandas as pd import os import shutil 정리를 위해 3가지 라이브러리를 사용하였습니다. pandas : csv파일을 열기위해 사용 os : 새 경로를 만들기 위해 사용 shu.. [Keras] 모델 불러오기 2020/09/23 - [Python/Deep Learning] - [Keras] 모델 저장하기 [Keras] 모델 저장하기 딥러닝은 모델을 학습시기며 학습된 모델을 이용하여 결과를 예측하거나 결과물을 생성해냅니다. 이러한 모델들은 학습이 완료된 뒤(혹은 학습중) 저장하여 사용할 수 있습니다. 모델을 저장하 hidden-loca.tistory.com 저장하는 방법엔 3가지 방법이 있습니다. ModelCheckpoint model.save() to_json(), to_yaml() and save_weight 1,2번째 방법은 따로 가중치만 저장(weights)을 설정하지 않았다면 불러오는 방법이 같고 밑의 방법은 약간 다른 방법을 써야 합니다. 1. load.model from keras.models im.. [Keras] 모델 저장하기 딥러닝은 모델을 학습시기며 학습된 모델을 이용하여 결과를 예측하거나 결과물을 생성해냅니다. 이러한 모델들은 학습이 완료된 뒤(혹은 학습중) 저장하여 사용할 수 있습니다. 모델을 저장하는 방법에는 다음 3가지 방법이 있습니다. ModelCheckpoint model.save() to_json(), to_yaml() and save_weight 한가지씩 살펴보도록 하겠습니다. 1.ModelCheckpoint ModelCheckpoint는 콜백함수로 모델을 피팅할때 설정해 줍니다. 예시코드) from keras import backend as K from keras import layers as L from keras.models import Model from keras.regularizers import .. [Keras]ImageGenerator 사용하기. Keras에선 자체적으로 이미지를 다룰수 있는 기능을 제공하고 있습니다. 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 keras.preprocessing.image의 ImageGe.. 이전 1 2 3 4 5 6 다음
