ksyke 님의 블로그

Day12 - Houdini에서 ML 사용하기

본 글은 아래의 깃허브 페이지를 한글로 번역한 내용입니다. https://github.com/kiryha/Houdini/wiki/AI-For-Artists AI For ArtistsHoudini pipeline and learning database. Contribute to kiryha/Houdini development by creating an account on GitHub.github.com프로젝트에 사용된 코드는 저의 개발 환경인 Linux에 맞춰 변형되었으니, 원본 코드를 보고 싶으시면 링크를 참고하시기 바랍니다. 1. 서론인공지능이란 무엇일까? 아티스트들에게도 이것이 사용되어야 한다. 본 글의 작성자는 AI의 일부인 Machine Learning을 공부하는 중이며, 그중 후디니에 AI 알..

https://www.youtube.com/watch?v=xZ6d0J49F-ohttps://www.youtube.com/watch?v=PfADHfRPCNwDigital Asset 만들기 Python Module 사용하기 Houdini Python Functions

ctrl-click dome light and camera to create nodes

Simulation Setting Render

후디니에 pip 설치하기python module 설치하기제대로 작동하는것을 볼 수 있다. Linux(Ubuntu)에서 작업 시 Shell 윈도우가 열리지 않을 때Houdini의 Windows->Shell 작업은 `xterm`이라는 터미널 에뮬레이터를 사용한다. 따라서 우분투 시스템에 `xterm`이 설치가 되지 않았을 경우 윈도우가 열리지 않게 된다. 해결 방법은 터미널에서 xterm을 설치하면 된다.sudo apt update && sudo apt install xterm

저자: Xiao Ma, Peter Karkus, David Hsu, Wee Sun Lee (National University of Singapore)키워드: particle, RNN출처: Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligencehttps://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/5952 0. 초록더보기Recurrent neural networks (RNNS) have been extraordinarily successful for prediction with sequential data. To tackle highly variable and multi-modal real-world data, we ..

# Python 3.9 and TensorFlow 2.14.0.# Python 3.10 and TensorFlow 2.14.0.~from tensorflow.keras.models import load_model # TensorFlow is required for Keras to workfrom PIL import Image, ImageOps # Install pillow instead of PILimport numpy as np# Disable scientific notation for claritynp.set_printoptions(suppress=True)# Load the modelmodel = load_model("keras_model.h5", compile=False)# Load the l..

from pickle import dumpwith open("filename.pkl", "wb") as f: dump(clf, f, protocol=5)from pickle import loadwith open("filename.pkl", "rb") as f: clf = load(f)skmain.pyhttps://scikit-learn.org/1.5/model_persistence.html#pickle-joblib-and-cloudpickle 9. Model persistenceSummary of model persistence methods:,,, Persistence method, Pros, Risks / Cons,,, ONNX, Serve models without a Python env..

CNNfrom tensorflow.keras.datasets import mnistimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltlen(mnist.load_data()[0][0][0])plt.imshow(mnist.load_data()[0][0][0])len(mnist.load_data()[0][0]),len(mnist.load_data()[0][1]),len(mnist.load_data()[1][0]),len(mnist.load_data()[1][1]),(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()print("x_train shape", x_train.shape)print("y_train shape", y_..