프로그램개발/딥 러닝 썸네일형 리스트형 [Dr.3632] Intel DX58SO2 1366 소켓 메인보드 Xeon 5600 시리즈 지원 개인적으로 텐서플로우(TensorFlow) 딥런 프로젝트를 진행하면서 하드웨어를 업그레이드 하면서 고른 보드입니다. 딥러닝은 CPU보다는 GPU에 투자를 더 해야 하는데 제온으로 6코어를 돌려보고싶은 마음에 구매를 결정 CPU는 3만원 중반대의 아주 저렴한 가격이지만 무려 6코어 12쓰레드의 어마어마한 구조인 Xeon 5675 CPU를 선택했다. DX58SO2 보드에서 6코어를 사용하려면 바이오스를 최신으로 업데이트 해야한다. 버젼 5600번의 최상 바이오스 첨부 합니다. 더보기 [Dr.3632] ImageNet training in PyTorch with ResNet This implements training of popular model architectures, such as ResNet, AlexNet, and VGG on the ImageNet dataset. Requirements Install PyTorch (pytorch.org) pip install -r requirements.txt Download the ImageNet dataset from http://www.image-net.org/ Then, and move validation images to labeled subfolders, using the following shell script Training To train a model, run main.py with the desired mo.. 더보기 [Dr.3632] COCO dataset 만들기 - Windows 환경 잡담이나 감상은 빼고 Build에 필요한 내용만 기재하려고 노력합니다. 제목 : COCO - Common Objects in Context. http://cocodataset.org/ 목적 : 이미지 인식처리를 위한 이미지 트레이닝 데이터를 JSON 형식으로 제작 응용 : TensorFlow Lite 포맷으로 변환하여 이미지 식별이 가능한 Android APP 제작 가능 준비사항 1. python 3.8.7 사용했습니다. https://www.python.org/downloads/ 주의 : Python 설치시 PATH(환경변수) 추가하는 옵셥을 지정 해야 작업이 편리함. 설치후 재부팅 필요합니다. 필요한 Python Library jupyter notebook Pillow numpy ( 1.19.3 버젼.. 더보기 이전 1 다음
