프로젝트 기록/딥러닝 모델 개발_공학설계캡스톤디자인(스마트카ICT)38 [Anaconda] git을 이용한 yolov5 설치 방법은 2가지가 있다. - git에서 zip파일을 다운받아서 직접 경로에 추가하거나, - vs code 프로그램을 이용해서 명령어로 다운받는 방법이다. 우리는 후자로 진행할 것이다. - 설치해야 할 프로그램 1. visual studio code 2. git (모두 기본 설정으로 설치) 항상 아나콘다에서 가상환경 선택하고, 거기 requirement에서 VS코드 실행 https://github.com/ultralytics/yolov5 문제상황 이 오류 뜸 해결법: git설치 후 아나콘다 재실행, VS코드 터미널 열어서 다시 실행 해결 2023. 5. 8. [Python] 튜플 언패킹(tuple unpacking)으로 여러 변수에 한번에 값 할당하기 보호되어 있는 글 입니다. 2023. 4. 30. pip install SciPy설치 후 주피터 노트북 보호되어 있는 글 입니다. 2023. 4. 17. [Python] 파이참 텐서플로우 ModuleNotFoundError: No module named 해결 방법 (참고) 사용중인 환경 아나콘다 - tensorflow 환경에서 Pycharm community 실행 Pycharm에서 프로젝트 만들고 - Existing interpreter - python 3.6.5 선택한 상태 (없으면 등록하고 Existing interpreter로 할 것) 오류 해결법 위 사진처럼 Setting에 들어감 위 사진 경로대로 Python Interpreter -> (+)버튼 -> tensorflow검색 -> 버전 선택 -> Install Package 클릭 -> 설치 완료 후 OK 이제 돌아갈 것이다! ^.^ 2023. 4. 4. [Python] 주피터 노트북 아나콘다에서 지원하는 IDE 툴 중 하나 오픈소스 웹 애플리케이션•웹 브라우저에서 코드를 작성하고 실행 실시간으로 데이터를 조작하고 시각화 할 수 있음 데이터 변형 , 수치 시뮬레이션 , 통계 모델링 , 머신 러닝에서 많이 사용됨 2023. 3. 18. [Python] 노트북으로 GPU 사용하기 간단한 설명 딥러닝 알고리즘은 본질적으로, 많은 양의 단순 사칙연산(행렬 곱셈 등)을 수행한다. GPU 는 이러한 단순 사칙연산(행렬 곱셈 등)에 특화되어 있다. 단순 사칙연산은 병렬화가 아주 쉽기 때문에, GPU 를 통해 한꺼번에 여러 코어에서 계산이 가능하다. 하지만, GPU 는 복잡한 연산은 거의 못하며, 복잡한 연산은 CPU 가 유리하다. 따라서, 딥러닝 시 GPU 를 사용하면 보다 효율적으로 최적화 할 수 있다. GPU를 사용법은 그래픽카드가 있는 경우 tensorflow를 설치하여 사용하지만, 노트북의 경우 해당 방법을 사용할 수 없다. 따라서 구글이 제공하는 colaboratory를 이용해 GPU 가속을 이용해 파이썬을 돌릴 수 있다. GPU 가속을 사용하지 않고 2분이 걸릴 때, 가속을 한.. 2023. 3. 18. 이전 1 ··· 3 4 5 6 7 다음
