항상 좋은 강의 감사 합니다. mask r cnn 모델 학습 후 학습된 모델의 weight 파일을 MaskRCNN의 inference 모델로 로딩시 아래와 같이 오류가 발생 합니다. WARNING:tensorflow:From /home/*****google/anaconda3/envs/tf113/lib/python3.6/site-packages/mrcnn/model.py:768: to_float (from tensorflow.python.ops.math_ops) is deprecated and will be removed in a future version. Instructions for updating: Use tf.cast instead. model path: ('./snapshots_result/balloon20200808T1406', './snapshots_result/balloon20200808T1406/mask_rcnn_balloon_0050.h5') --------------------------------------------------------------------------- TypeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-24-0567360a6bea> in <module> 4 print ( 'model path:' , weights_path ) 5 # 지정된 weight 파일명으로 모델에 로딩. ----> 6 model . load_weights ( weights_path , by_name = True ) ~/anaconda3/envs/tf113/lib/python3.6/site-packages/mrcnn/model.py in load_weights (self, filepath, by_name, exclude) 2084 if h5py is None : 2085 raise ImportError ( '`load_weights` requires h5py.' ) -> 2086 f = h5py . File ( filepath , mode = 'r' ) 2087 if 'layer_names' not in f . attrs and 'model_weights' in f : 2088 f = f [ 'model_weights' ] ~/anaconda3/envs/tf113/lib/python3.6/site-packages/h5py/_hl/files.py in __init__ (self, name, mode, driver, libver, userblock_size, swmr, rdcc_nslots, rdcc_nbytes, rdcc_w0, track_order, **kwds) 393 name = repr ( name ) . encode ( 'ASCII' , 'replace' ) 394 else : --> 395 name = filename_encode ( name ) 396 397 if track_order is None : ~/anaconda3/envs/tf113/lib/python3.6/site-packages/h5py/_hl/compat.py in filename_encode (filename) 109 filenames in h5py for more information . 110 """ --> 111 filename = fspath ( filename ) 112 if sys . platform == "win32" : 113 if isinstance ( filename , six . text_type ) : TypeError : expected str, bytes or os.PathLike object, not tuple
MainViewModel에서 var todos: LiveData<List<Todo>> init { todos = getAll() } 이 부분을 프로퍼티로 변경하면 될 줄 알았는데 안됩니다. val todos: LiveData<List<Todo>> get () { return getAll() } 프로퍼티를 사용 할 수 있는 방법이 궁금합니다.
1. 메모장을 기준으로 강의를 해주셨을 때 자신이 아닌 누구라도 와서 연필 모양을 눌러서 글을 수정할 수 있었는데요. 나의 파일을 누구나 그렇게 수정할 수 있으면 파일 훼손의 위험이 크지 않나요? 2. 콜라보레이션이 협업을 같이 하는 사람을 초대해서 같이 작업을 하는 개념이던데 초대 안해도 어차피 누구나 와서 수정을해서 commit을 할텐데 굳이 콜라보레이션이 협업이라고 하는 이유가 뭔가요? 3. pull request도 2번과 같은 질문인데요 어차피 누구나 와서 수정 가능할텐데 허락하고 거절하고의 개념이 필요한가요? 콜라보레이션을 승낙해야 푸쉬하고 커미션이 가능하다고 하셨던 것 같은데 누구나 수정이 가능해서 그 것 자체가 커미션일텐데 허락과 거절의 개념이 왜 존재하는지 질문드립니다.
1.mvc pattern과 강의에서 구현하는 웹 애플리케이션 계층 구조(service, controller, domain, repository) 비교 1.1 mvc pattern 과 웹 애플리케이션 계층 구조 1대 1 대응이 가능한건가요?? 1.2 가능하다면, mvc에서 model은 계층구조의 {service, domain, repository}로 대응된다고 봐야하나요? 1.3 가능하지 않다면, model은 그냥 Controller의 매개변수로 들어가는 Model class 의 객체인 model로 보면되는건가요??
안녕하세요! 질 좋은 강의에 항상 감사인사 드립니다. 두 가지 질문만 드리겠습니다. 1. 중간에 feature별 skewness 수치를 보고 편향된 분포의 feature들을 log변환 해줄 때 skewness값이 1보다 큰 값의 feature들에만 log를 취하셨는데 skewness값이 음수일 때(왼쪽으로 늘어진 꼬리형태의 분포)의 feature값들은 일부러 log처리를 하시지 않으신건가요?(즉, skewness값이 음수일 때의 feature도 고려하지 않은 것에 대한 이유가 있을까요?!) 2. pandas의 get_dummies를 이용해서 원-핫 인코딩을 하셨는데, get_dummies함수 인자에 원-핫 인코딩할 변수명을 지정안해주신 걸로 보아서는 get_dummies함수가 알아서 각 변수마다 수치형/범주형 변수인지 확인하고 범주형 변수를 선택해 원-핫 인코딩해주는 것 같습니다..(만약 아니라면 말씀해주십시오 ㅜㅜ) 그렇다면 get_dummies인자에 원-핫 인코딩할 변수들을 사전에 지정해준다면 코드가 동작할 때 계산되는 연산량이나 메모리를 좀 줄일 수 있는 방안이 될까요!? #예를 들어, pd.get_dummies(columns=['변수1','변수2']) 이런식으로요! 감사합니다.
저거 npm i 로 설치할때 , vscode 로 터미널 하나 더 켜서 진행하게 되면 , package.json 파일위치에 있는 경로로 되어있지 않고 , react-nodebird 로 되어있습니다. package.json 파일이 있는 경로로 가서 npmi 를 해야한다고 말씀해주시면 더 좋았을것 같습니다 :) 물론,. 제가 초보라서 그럴수도있겠습니다 ㅎㅎ ;;
