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지리의 힘

isbn: 9788993178708 지리의 힘은 지형이(주로 높은 산맥, 강, 평야 등) 인간 활동에 제약을 주고 국가를 형성하는데 큰 영향을 주었다고 읽혔다. 주로 중국, 한국/일본, 유럽, 아프리카를 그렇게 설명했다 그러나 뒤쪽에 있는 아프리카, 라틴 아메리카, 북 아메리카는 근대 강대국이 그어놓은 선으로 지금 국가를 설명하려 한다. 조금 애매하다. 지형이 정치에 영향을 주고, 지금 현대 국가를 만들었는지… 너무 서구…… 지리의 힘 계속 읽기

발행일 2020-10-27
카테고리 책과 영화 태그 세계사, 역사, 지리

A2C keras로 구현(updated, 완성)

a2c를 keras로 사용하려면 loss function을 새롭게 정의해야 한다. 보통 fit으로 넘어오는 인자가 input, output 각 한 개씩 사용한다. input이나 output으로 파라미터를 넘길 때 advantage를 같이 넘겨야 한다. tensorflow 1.x에서는 이게 꼼수로 되었는데, 2.x로 올라오면서 안된다. 아래 보면 actor loss가 0으로 고정되어 있다. 입력 파라미터를 넘길 때 리스트로 2개를 넘길 수 있다. input = [input, advantage]…… A2C keras로 구현(updated, 완성) 계속 읽기

발행일 2020-10-27
카테고리 tensorflow 태그 a2c, keras, reinforcementLearning, tensorflow

blas gemm launch failed tensorflow 2.0

전에 어떻게 해결했는지 모르겠지만, gtx 1060에 model prediction 을 실행하면 BLAS GEMM 어쩌구 나온다. 아래와 같이 cuda 버전 문제이다. apt-get purge libcublas10 libcublas-dev apt-get install libcublas10=10.2.1.243-1 libcublas-dev=10.2.1.243-1 cuda-libraries-10-1 cuda-libraries-dev-10-1 https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/37233

발행일 2020-10-24
카테고리 tensorflow 태그 cuda, GEMM, gtx1060, tensorflow

백제문화 단지

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발행일 2020-10-18
카테고리 미분류 태그 공주, 백제, 부여, 사비, 여행

강화학습으로 훈련한 스토리지(experience replay)

전 방법으로 학습되지 않아, expirence replay를 끼워 넣었다. 한 state, action 세트를 학습하면 다른 케이스를 잘 학습하지 못했다. 대차가 뒤쪽에 들어간 경우 문제를 풀지 못해, 매 reset 시점 typeA 대차를 뒤쪽에 있을 확률을 키워 학습했지만 잘 안되었다. batch로 한 번에 여러 케이스를 학습해야 잘 되었다. 역시 누군가 뚫은 길을 가는게 쉽다. experience repaly로 한번에 1,000개씩…… 강화학습으로 훈련한 스토리지(experience replay) 계속 읽기

발행일 2020-10-15
카테고리 tensorflow, 생활코딩 태그 experience replay, 강화학습, 스토리지

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