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프로젝트 기록176

[STM32CubeIDE] printf를 USART와 연결해 사용하기 0. printf 출력을 USART와 연결하여 사용하는 이유: sprintf와 HAL_UART함수를 이용해 teraterm과 통신할 필요 없이, printf형식으로 원하는 변수를 출력 할 수 있음. 따라서 디버깅 시 편리해짐 1. 구현 방법 main.c 파일에 다음의 함수를 추가. /* USER CODE BEGIN 4 */ //... /*for using printf in teraterm */ #ifdef __cplusplus extern "C" int _write(int32_t file, uint8_t *ptr, int32_t len) { #else int _write(int32_t file, uint8_t *ptr, int32_t len) { #endif if( HAL_UART_Transmit(&hu.. 2023. 4. 5.
[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.
[Python] 파이썬과 아나콘다의 차이점 이번에 파이썬을 사용하는 설계 교과목을 듣게 되었는데, 파이썬을 설치하는 것이 아니라 Anaconda라는 프로그램을 설치했다. 1. 파이썬(Python) 설치와 아나콘다(Anaconda) 지난 포스트에서 "파이썬은 의존성(Dependency) 문제 등으로 패키지 설치와 관리 등 이 어렵다는 단점이 있다"라고 했었는데, 파이썬을 직접 설치하는 것이 아니라, 아나콘 다(Anaconda)를 대신 설치하여 파이썬을 설치한다면, 위 문제가 상당 부분 해결된다. 2. 아나콘다(Anaconda)란? 파이썬과 아나콘다의 가장 큰 차이는 패키지 종속성 관리 방법인데, 파이썬의 패키지 관리자인 pip는 패키지 설치 시 충돌이 발생하면 이 부분을 무시해버리지만, 아나콘다 의 패키지 관리자인 conda는 패키지 설치 시 현재.. 2023. 3. 18.
[Python] Tensorflow 동작 코드 확인 처음 오류코드 완료 화면 차례대로 할 것 1) ppt 47장.Cuda toolkit 10.0 Archive 설치 -> could not load dynamic library 'cudart64_100.dll'; dlerror: cudart64_100.dll 해당 오류코드 해결 2) ppt 50장. cuDNN설치. 반드시 ppt 참고해서 v7.6.5 10.0 버전으로 설치할 것 그리고 ppt 따라 해당 경로에 압축 풀기 3) Tensorflow GPU 가속 설치 (ppt 55 장 참고) 4) 이 다음 아나콘다에서 터미널 켜서 하기 (ppt 45장) 오류 코드: downgrade the protobuf package to 3.20.x or lower. 해결법) protobuf를 downgrade해야한다. 1... 2023. 3. 13.

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