ksyke 님의 블로그

import tensorflow as tf from tensorflow.keras.callbacks import TensorBoard import numpy as np import datetime import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import keras from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Flatten, Reshape, LeakyReLU, BatchNormalization from keras.optimizers import Adam # 하이퍼파라미터 설정 learning\_rate = 0.0002 beta\_1 = 0.5 epoch = 30..

import tensorflow as tf from tensorflow.keras.callbacks import TensorBoard import numpy as np import datetime # Define the model model = tf.keras.Sequential($$tf.keras.layers.Dense(10,activation{=}^{\prime }rel{u}^{\prime },input\mathrm{\_}shape=(10,)),tf.keras.layers.Dense(1)$$) model.compile(optimizer='adam', loss='mse') # Generate dummy data data = np.random.random((1000, 10)) labels = np.random.ra..

TensorFlow 2.X 버전에서 tf.Summary는 더이상 사용되지 않는다.다음의 코드로 바꿔서 진행한다.기존의 write_logdef write_log(callback, name, loss, batch_no): summary = tf.Summary() summary_value = summary.value.add() summary_value.simple_value = loss summary_value.tag = name callback.writer.add_summary(summary, batch_no) callback.writer.flush()최신 write_logclass CustomTensorBoardCallback(tf.keras.callbacks.Callback): def _..

Keras-contrib 패키지는 기본 Keras 라이브러리에는 저장되어 있지 않기 때문에 pip으로 바로 설치할 수 없다.다음의 코드로 설치를 진행한다.pip install git+https://www.github.com/keras-team/keras-contrib.git혹은 requirements.txt에 keras-contrib 대신 다음으로 저장git+https://www.github.com/keras-team/keras-contrib.git

py -3.8 -m venv myvenvpip install virtualvenvvirtualenv 가상환경이름 --python=버전conda create -n 가상환경이름 python=버전

가상환경 만들기py -m venv .venv.env가 새로운 가상환경의 이름이 된다.가상환경 활성화 하기.venv\Scripts\activate가상환경이 제대로 활성화 되었는지 체크하기where python가상환경이 제대로 활성화가 되었다면 다음과 같이 끝나는 경로를 보여줄 것이다..venv\Scripts\python가상환경 비활성화 하기deactivatepip을 최신버전으로 업데이트 하기py -m pip install --upgrade pip현재 사용중인 pip 버전 확인하기py -m pip versionrequirements.txt의 필요한 패키지들을 pip으로 다운받기py -m pip install -r requirements.txt