시각화를 위한 도구인 visdom 사용법을 간단히 정리했다.설치환경 : windows10 , python3.7 설치pip 명령어를 통해 설치할 수 있다.pip install visom 서버 실행설치를 완료한 다음 아래의 명령어를 실행한다.xxxxxxxxxxpython -m visdom.server위 링크로 접속한다.이런 페이지가 나온다. 사용법xxxxxxxxxximport visdomvis = visdom.Visdom()visdom 을 사용하기 위해 위처럼 선언한다.서버가 켜져 있어야 오류 없이 실행된다. texttext를 통해 문자를 띄울 수 있다. 사용법은 아래와 같다.xxxxxxxxxxvis.text("Hello wolrd", env="main")위 코드를 실행하면 웹 페이지에 텍스트가 생긴 것을 ..

MNIST 데이터를 통해 간단한 분류 모델을 생성하며 텐서플로를 실습해 본다. MNIST 데이터MINST 데이터는 손으로 쓴 0~9까지의 숫자 데이터로 훈련을 위한 6만개의 데이터와 테스트를 위한 1만개의 뎉이터로 이루어져 있따. 머신 러닝 알고리즘을 학습하기 좋은 간편한 데이터 집합이다.각 이미지는 28x28의 크기이며 0~9까지의 숫자를 표시하기 위한 라벨은 0~9의 값으로 표현되어 있다.다운로드 페이지 위의 링크에서 훈련용 이미지/라벨과 테스트용 이미지/라벨 파일을 볼 수 있다. 이미지 데이터와 라벨 데이터를 표현하는 파일이 각각 존재한다. 파일 형식은 MSB(Most Significant Bit) 방식으로 저장되어 있다.TRAINING SET LABEL FILE (train-labels-idx1-..