아나콘다에 tensorflow를 설치하여 사용했다. 그러나 1.6버전 이후로 tensorflow를 import하면 illegal instruction을 내고 죽었다. 혹시나 해결되었는지 1.10으로 업데이트하여 확인했다. 그러나 역시 같은 문제로 1.5로 다시 돌어왔다. 검색해 보니, 구글이 제공하는 tensorflow binary 1.6이후 파일이 cpu의 AVX를 기본지원한다. 인텔이 2008년 자사 CPU에 AVX 기능을 적용했다. 불행히도 나는 골동품 투반을 사용한다. CPU를 도저히 교체할 상황이 아니라, 힘들게 컴파일…… tensorflow 1.10 설치기 계속 읽기
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tensorflow 테스트
Monte Carlo Method 코드 분석
여기에 있는 코드 참조.. 책은 “파이썬과 케라스로 배우는 강화학습” 내용. Monte Carlo Method의 코드가 설명되어 있지 않아, python 디버그로 그 결과를 잠깐 살폈다. 메인 코드. # 메인 함수 if __name__ == “__main__”: env = Env() agent = MCAgent(actions=list(range(env.n_actions))) for episode in range(1000): state = env.reset() action = agent.get_action(state) while True: env.render() # 다음 상태로 이동…… Monte Carlo Method 코드 분석 계속 읽기
gtx 1060 6gb+tensorflow gpu 버전 세팅 후기
Tensorflow, CUDA toolkit, cuDNN 버전. 이것 설치한다고 이틀을 날렸다. 메뉴얼을 제대로 안 읽은 내탓도 있지만, Nvidia가 별다를 설명없이 기존 버전을 숨겨버린 탓도 있다. 멀쩡한 OS도 한번 날리고. Tensorflow 인스톨 사이트에 아래와 같이 써있다. NVIDIA requirements to run TensorFlow with GPU support If you are installing TensorFlow with GPU support using one of the mechanisms described…… gtx 1060 6gb+tensorflow gpu 버전 세팅 후기 계속 읽기
텐서플로우 컴파일 설치하기
텐서플로우 GPU 버전을 설치하면 최고인데, CPU 버전만 사용해야 한다. CPU 버전을 쓰면 아래와 같이 메세지가 나온다. (tensorflow) now0930@:cifar10$ python cifar10_testv1.py Using TensorFlow backend. Couldn’t import dot_parser, loading of dot files will not be possible. _________________________________________________________________ Layer (type) Output Shape Param # ================================================================= conv2d_1 (Conv2D) (None, 32, 32, 32) 896 _________________________________________________________________ dropout_1 (Dropout) (None, 32, 32,…… 텐서플로우 컴파일 설치하기 계속 읽기
인구 데이터로 년 수입 예측, 2차
sparse_tensor_to_dense 전에 이어서… 각 행의 feature를 sparse tensor로 받아 들인다. tutorial에는 값을 확인하는 부분이 없다. 내가 입력한 값이 정확한지 이를 어떻게 확인해야 하는지? print로 확인을 하면 좋은데, sparse tensor를 print 하면 대략 형식에 대한 값들만 출력이 된다. SparseTensor(indices=Tensor(“SparseTensor_1/indices:0”, shape=(32561, 2), dtype=int64), values=Tensor(“SparseTensor_1/values:0”, shape=(32561,), dtype=string), dense_shape=Tensor(“SparseTensor_1/dense_shape:0”, shape=(2,), dtype=int64)) 크게 3개로 구성된다. 각 항목의 type은 tensor이다. 1.…… 인구 데이터로 년 수입 예측, 2차 계속 읽기