Conda 가상환경 만들기

파이썬 enumerate 

 

Argumentpaser

 

TFRecord

- CNN으로 학습 시 이미지와 라벨을 별도로 읽어야 하는데, 이때 코드도 복잡해 지고 성능 저하가 올 수 있다.

- tfrecord를 이용하여 파일에 이미지와 라벨, 이미지 정보를 바이너리 형태로 저장해서 사용한다. 

 

- 선형 이진 문자열 시퀸스로 저장한다.

- tensorflow 학습 데이터를 효율적으로 저장하도록 최적화 되어있다.

 

 

가상환경 만들기

[ ] 는 제거하고 입력하기 !!

 

가상환경 목록 확인

conda info --envs

 

가상환경 새로 생성(추가)

conda create -n [새로운 가상환경 이름] python=3.6  

( python=x.x 로 가상환경의 Python version 설정)

 

가상환경 활성화

conda activate [가상환경 이름]

 

가상환경 비활성화

conda deactivate

(현재 활성화 된 가상환경을 비활성화 시킨다)

 

가상환경 제거

conda remove --name [가상환경 이름] --all

 

Jupyter notebook 연걸하기

텐서플로우 설치 (gpu ver.)

pip install tensorflow-gpu==2.4.1

 

tensorflow 설치 리스트 확인하기

conda list | grep tensorflow

 

주피터 노트북 설치

pip3 install jupyter

 

주피터 노트북에 이름 추가 

pip install ipykernel

python -m ipykernel install --user --name [가상환경 이름] --display-name " [노트북에 보여질 이름] "

 

주피터 노트북에서 삭제

jupyter kernelspec uninstall [노트북에 보여질 이름]

 

오류 -> 모듈 설치해주기

No module named 'PIL 

pip install pillow

 

No module named 'maplotlib'

pip install matplotlib

 

주피터 노트북 셀 합치기

shift 누르면서 셀 선택 

shift + m 

 

python
import tensorflow as tf
tf.config.list_physical_devices('GPU')