강아지 책에 나온 예제를 실행했다. 책 실행 환경과 내 그것이 달라 실행할 수 없었다. 나는 docker로 tensorflow를 사용한다. 그것도 cpu가 avx 등 을 지원하지 않아 직접 컴파일했다. openAi gym은 GUI 환경에서 실행되어 docker로 구동하기 힘들다. 데스크탑을 거실에 설치하여 다른 노트북에서 ssh로 접속하여 사용한다. 이런 모든 문제를 jypyter notebook로 해결했다. 전 글에 설명한대로 docker를 아래 명령으로…… CarpPole Deep Q Network 이해 계속 읽기
[카테고리:] tensorflow
tensorflow 테스트
openai gym cart pole 설정
PC를 거실에 설치하고 docker로 tensorflow를 설정했다. docker가 쉽고 간편하여 다 좋은데 그래픽 사용자 인터페이스를 지원하지 않는다. gym을 설정하기 어렵다. 찾다보니 다음 순서로 진행하면 동영상 파일을 만든다. 아직 맛만 보아 뭔지 잘 모르겠으나, 일단 에러없는 화면을 보니 안심된다. pip로 gym 관련 모듈 설치python3-opengl 모듈 설치xvfb 모듈 설치jupyter notebook 설치python에서 wrappers로 실행. jupyter notebook을 xvfb-run 아래와 같이…… openai gym cart pole 설정 계속 읽기
keras로 키워드 분석((5+1)/5)
정말 간단한 LSTM으로 정확도 80%대까지 올렸다. 23,000개 데이터를 7,000번 학습시겼다. 정확하게 하려면 모든 카테고리 데이터를 동일하게 맞추고, 내부 태그를 정확하게 정리해야 하는데 시간없어 하지 못했다. [21:33:28]>cat process | head -100 로드한 모델 vocab 최대값은 2611 로드한 모델 vectror 크기는 5 인티저 값은 [‘AUX’ ‘DATA’ ‘EMER’ ‘END_A’ ‘END_B’ ‘ERROR’ ‘PROX_INTLK’ ‘SOL_A’ ‘SOL_B’] 출력 크기는 9 Model:…… keras로 키워드 분석((5+1)/5) 계속 읽기
keras로 키워드 분석(5/5)
간단한 데이터(1,200개)로 태그 분류기를 만들었다. validation을 0.2로 설정하면 val_acc가 0.3에서 움직이지 않는다. 그러나 0.1로 바꾸면 0.99까지 올라가는 마법을 볼수있다. 데이터가 적어 많이 입력하면 어떨지 잘 모르겠다. 똥을 먹으면 똥을 싼다. 똥을 음식으로 바꾸려면 물, 비료도 주고 햇빛도 잘 쬐여야한다. 농사나 손가락 노가다나 별 차이없어 보인다. https://youtu.be/Jlao-zax0wA 모델을 저장해서, 다시 불러오는 방식으로 바꾸었다. 하도 많이 수정하다…… keras로 키워드 분석(5/5) 계속 읽기
keras로 키워드 분석(4/5)
대박이다!! 1,000회를 돌렸는데 0.87 정확도를 보였는데, verb까지 검사하니 0.93에서 시작한다!! kkma가 동사로 끝나는 명사형 단어를 동사로 인식한다!! 사용자 입력을 받아들여 단어를 분석하는 부분을 아래와 같이 했다. from konlpy.tag import Okt okt=Okt() from gensim.models import Word2Vec from keras.layers import Dense, Flatten, SimpleRNN, Dropout from keras.models import Sequential from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences from keras.layers.embeddings import Embedding from…… keras로 키워드 분석(4/5) 계속 읽기