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인프런 TOP Writers
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미해결[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
Mask R-CNN 처리 속도
안녕하세요, 선생님. 영상에서 실시간 객체 탐지가 가능한 semantic segmentation모델을 개발하고싶습니다.보통 mask r-cnn에서 처리속도가 5fps라고 하는데 강의에서 제공된 mask r-cnn도 처리속도가 5fps인가요? 모델의 이러한 영상 처리속도는 어떻게 알 수 있나요?처리속도를 높이려면 어떻게 해야하나요?감사합니다.
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미해결Google 공인! 텐서플로(TensorFlow) 개발자 자격증 취득
기출문제 요청
안녕하세요. 텐서플로 자격증 강의의 세부 목차 [기출문제 총 정리] 에 나온 기출 문제 관련 요청 문의드립니다.강사님께서 강의 하단 내용에 쓰여놓으시기로는, 슬랙에서 김민성 매니저님께 기출문제 문의드리면 된다고 강의 내용에 쓰여 있는데 직접 문의드리는 법을 알지 못하여 이곳에 문의드립니다.실례지만 혹시 확인 부탁드려도 괜찮을지요?메일로 보내주신다면 감사할 것 같습니다.감사합니다
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미해결[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
Mac jupyter notebook 영상 읽어들이지 못하는 문제
교수님 안녕하세요. OpenCV를 통해 영상 처리를 진행하는 과정에서 문제가 발생해 질문 드립니다.import cv2 video_input_path = './data/Night_Day_Chase.mp4' video_output_path = './data/Night_Day_Chase_out.mp4' cap = cv2.VideoCapture(video_input_path) codec = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID') vid_size = (round(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)),round(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))) #(200, 400) -> (열, 행) vid_fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS ) vid_writer = cv2.VideoWriter(video_output_path, codec, vid_fps, vid_size) frame_cnt = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)) print('총 Frame 갯수:', frame_cnt, 'FPS:', round(vid_fps), 'Frame 크기:', vid_size)위의 코드를 실행시켰을 때 다음과 같은 결과 값이 출력됩니다.위의 결과 값을 보고 미리 저장해두었던 Night_Day_Chase.mp4 파일을 확인해본 결과, 주피터노트북 상에서는 영상이 아예 실행되지 않지만, local 노트북 자체에서는 영상이 정상적으로 실행됨을 확인할 수 있었습니다. 아래에 주피터 노트북 화면과, 주피터 노트북에서 영상 실행 시 나타나는 화면 사진 첨부합니다.주피터 노트북 자체의 문제일까요? 어떤 점이 문제인지 명확히 파악이 안됩니다.조언 해주시면 감사하겠습니다. 현재 제 개발환경은 다음과 같습니다.Mac Ventura 13.1jupyter notebook 6.5.4OpenCV 4.5.1Python 3.9.0 감사합니다 :)
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미해결Tensorflow 사용메뉴얼
multiple inputs
예시에서는 독립변수가 하나밖에 존재하지 않은데 2개 이상일때는 call 메서드에 어떻게 적용시키나요? 참고로 from_tensor_slices로 dataset을 만들었을 때 궁금합니다. 아래의 코드는 제가 만든 모델 코드의 일부분 입니다. 다음과 같이 from_tensor_slices로 총 7개의 변수를 가진 tf.dataset을 생성했습니다.이후 main model의 call 메서드에 인자를 다음과 같이 6개를 지정해서 model을 학습시켰습니다. 이렇게 하는게 맞는지 궁금합니다. train_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_user, train_item, train_user_bert, train_item_bert, train_user_roberta, train_item_roberta, train_rating)) def call(self, user, item, user_text_bert,item_text_bert, user_text_roberta, item_text_roberta): user_vec = self.user_emb(user) item_vec = self.item_emb(item) for epoch in range(Epochs): for a, b, c, d, e, f, g in train_ds: with tf.GradientTape() as tape: predictions = model(a, b, c, d, e, f) loss = loss_object(g, predictions) gradients = tape.gradient(loss, model.trainable_variables) optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables)) train_loss(loss)
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미해결딥러닝을 활용한 자연어 처리 (NLP) 과정 (기초부터 ChatGPT/생성 모델까지)
Simple Chatbot 만들기 질문입니다.
안녕하세요, 'Simple Chatbot 만들기' 관련하여 진행하다가 문의드립니다.새롭게 최신 학습용 zip 파일을 다운받아서, 콜랩에서 해당 실습 파일 올리고, 바로 전체 셀 실행 테스트 해도,질문에 대한 답변이, 계속 같은 답변으로만 나오고 있는 증상입니다.sentencepiece 같은 모듈 설치시, 시간이 지나, 버전 차이로 인한 문제일까요?이상입니다.
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해결됨비전공자를 위한 진짜 입문 올인원 개발 부트캠프
커밋 메시지가 잘 이해 안됩니다
커밋 메시지가 뭔가요?git commit -m "project init" 에서"project init" 대신 다른 것을 써넣어도 작동하나요?"project init" 이 어떤 역할을 하는지 잘 모르겠습니다.
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미해결차량 번호판 인식 프로젝트와 TensorFlow로 배우는 딥러닝 영상인식 올인원
오토인코더 sigmoid
오토인코더 예시에서 ReLu대신에 sigmoid를 사용하는 이유는 무엇인가요?
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미해결딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Fundamental 편
캐글 너무 길게 출력됩니다.
첫번째 사진처럼 너무 길게 출력되어 밑에 사진처럼 변경하고 싶은데 어떻게 변경하나요? 플랫폼은 캐글 사용중입니다.
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미해결[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
AutoML EfficientDet Inference 수행 결과 분석 및 시각화 질문
config.nms_configs.score_thresh = 0.4 이렇게 설정했기 때문에 confidence score가 0.4 밑인 것을 걸러낸다고 하셨습니다. 제가 알고 있기로는 nms에서 threshold값을 0.4로 준다는 것은 confidence score을 내림차순으로 정렬하고 iou가 threshold 이상인 값을 삭제한다고 알고 있었습니다만 AutoML에서 말하는 confidence score는 다른 의미인가요?
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해결됨딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Fundamental 편
섹션6 CIFAR10 imshow() 시각화 문제
안녕하세요 교수님!5강 시작부분에서 get_preprocessed_data의 scaling 파라미터 값을 False로 하셨는데, 그러면 픽셀값을 255로 나누지 않는 것인데 이렇게 하면 다음과 같은 흰색 배경만 뜨더라구요..그래서 구글링을 해보니까 plt.imshow() 함수가 0 ~ 1 사이의 float형이나 0 ~ 255 사이의 int형만 가능하다고 해서 다음과 같이 바꾸었는데 제대로 출력되더라구요..!... def get_preprocessed_data(images, labels, scaling=True): if scaling: # 직접 scaling을 한다고 했을때? images = np.array(images/255.0, dtype=np.float32) else: images = np.array(images, dtype=np.int32) # 이 부분을 수정했습니다. oh_labels = np.array(labels, dtype=np.float32) return images, oh_labels def get_preprocessed_ohe(images, labels): images,labels = get_preprocessed_data(images, labels, scaling=False) # OHE oh_labels = to_categorical(labels) return images, oh_labels ...교수님 코드랑 다른 부분이 없는데 저는 흰 배경으로만 나오고, 저렇게 설정해야지만 올바르게 나오는 점이 이상해서 여쭤보고자 합니다ㅠㅠ! 혹시 몰라서 해당 부분 전체 코드 올리겠습니다!from tensorflow.keras.datasets import cifar10 from tensorflow.keras.utils import to_categorical from sklearn.model_selection import train_test_split # seed 설정 def set_random_seed(seed_value): np.random.seed(seed_value) python_random.seed(seed_value) tf.random.set_seed(seed_value) def get_preprocessed_data(images, labels, scaling=True): if scaling: # 직접 scaling을 한다고 했을때? images = np.array(images/255.0, dtype=np.float32) else: images = np.array(images, dtype=np.float32) oh_labels = np.array(labels, dtype=np.float32) return images, oh_labels def get_preprocessed_ohe(images, labels): images,labels = get_preprocessed_data(images, labels, scaling=False) # OHE oh_labels = to_categorical(labels) return images, oh_labels def get_train_valid_test_set(train_images, train_labels, test_images, test_labels, valid_size=0.15, random_state=2023): train_images, train_ohe_labels = get_preprocessed_ohe(train_images, train_labels) test_images, test_ohe_labels = get_preprocessed_ohe(test_images, test_labels) train_images, valid_images, train_ohe_labels, valid_ohe_labels = train_test_split(train_images, train_ohe_labels, test_size=valid_size, random_state=random_state) return train_images, train_ohe_labels, valid_images, valid_ohe_labels, test_images, test_ohe_labelsset_random_seed(2023) (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = cifar10.load_data() print(train_images.shape, train_labels.shape, test_images.shape, test_labels.shape) train_images, train_ohe_labels, valid_images, valid_ohe_labels, test_images, test_ohe_labels = get_train_valid_test_set(train_images, train_labels, test_images, test_labels, valid_size=0.15, random_state=2023) print(train_images.shape, train_ohe_labels.shape, valid_images.shape, valid_ohe_labels.shape, test_images.shape, test_ohe_labels.shape)NAMES = np.array(['Airplane', 'Automobile', 'Bird', 'Cat', 'Deer', 'Dog', 'Frog', 'Horse', 'Ship', 'Truck']) def show_images(images, labels, ncols=8): figure, axs = plt.subplots(nrows=1, ncols=ncols, figsize=(22, 6)) for i in range(ncols): axs[i].imshow(images[i]) label = labels[i].squeeze() axs[i].set_title(NAMES[int(label)]) show_images(train_images[:8], train_labels[:8], ncols=8) show_images(train_images[8:16], train_labels[8:16], ncols=8) show_images(train_images[16:24], train_labels[16:24], ncols=8)감사합니다!
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미해결파이썬을 활용한 머신러닝 딥러닝 입문
LeNet-5 실습 중 loss값 nan이 나오고 있습니다.
강의와 동일하게 코드를 쳐서 진행한 것 같은데 loss값 자체가 nan이 나오고 accuracy는 0.1을 넘기지 못하는 중입니다. 왜 이렇게 나오는 건지 알려주실 수 있을까요?
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해결됨비전공자를 위한 진짜 입문 올인원 개발 부트캠프
node server.js 실행 시 오류 발생
Express에서 데이터 처리하기 강의 수강 중에 생긴 오류 입니다. 이후에 포스트맨에서 body 수정 후 send 시에도 Error: connect ECONNREFUSED이 오류가 떳습니다.index.js를 실행 후에 웹 브라우저에 http://localhost:8080/products 입력하면 [{"name":"농구공","price":5000}] 이렇게 웹 화면에 뜨면서 node:events:492 thorw er;도 같이 뜨면서 서버 에러가 납니다 database.sqlite3을 vs코드 열었을 때는 위 사진처럼 뜨고sqllite로 열었을 때는 읽을 수 없다고 뜹니다
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미해결Tensorflow 사용메뉴얼
epoch 1부터 loss가 너무 낮게 나와 학습이 안되네요
ratio = 0.2 x_train = tf.random.normal(shape = (300,), dtype = tf.float32) y_train = 3 * x_train + 1 + ratio * tf.random.normal(shape = (300, ), dtype = tf.float32) x_test = tf.random.normal(shape = (30,), dtype = tf.float32) y_test = 3 * x_test + 1 + ratio * tf.random.normal(shape = (30, ), dtype = tf.float32) class LinearPredictor(Model): def __init__(self): super(LinearPredictor, self).__init__() self.d1 = Dense(1, activation = "linear") def call(self, x): x = self.d1(x) return x model = LinearPredictor() loss_object = tf.keras.losses.MeanSquaredError() optimizer = SGD(learning_rate=0.01) for epoch in range(5): for x, y in zip(x_train, y_train): x = tf.reshape(x, (1, 1)) with tf.GradientTape() as tape: predictions = model(x) loss = loss_object(y, predictions) gradients = tape.gradient(loss, model.trainable_variables) optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables)) print(f"Epoch: {epoch + 1}") print(f"Train Loss: {loss:.4f}") 강사님이랑 똑같이 코드를 짠것 같은데 train loss가 너무 낮게 나와 학습이 안되네요. 틀린곳이 있는건지 데이터가 너무 심플하게 생성되서 그런건지 잘 모르겠습니다.
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미해결Tensorflow 사용메뉴얼
텍스트 데이터일 때의 dtype
강의에서 데이터의 형식을 tf.float32로 맞추는 것을 강조하셨는데 텍스트 데이터일때는 어떤 형식을 맞추는 것이 중요한지 궁금합니다.
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미해결Google 공인! 텐서플로(TensorFlow) 개발자 자격증 취득
tdc 자격증 유효기간지나면
tdc 자격증 유효기간지나면 다시 시험쳐야하는거죠 .?
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미해결Tensorflow 사용메뉴얼
12강 data split take와 skip
안녕하십니까 강의 너무 잘보고 있습니다!12강 Data Split 부분에서 궁금한 것이 생겨 질문하게 되었습니다.저는 data.skip(10) 코드의 경우 data의 처음 10개 이후의 데이터를 생성해주는 것으로 이해했습니다.그러면 train_validation에서 train을 take(n_train)을 통해 나누고 validation은 skip(n_train)으로 생성하면 되지 않나요?validation 데이터 생성시 skip 이후에 왜 take를 이용해야하는지 궁금합니다.
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미해결[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
에어리얼 스페이싱? 이 뭔가요
Ratinanet의 FPN 강의를 듣고 있었습니다. 각 구간별 피처맵에서 UPSapleing하여 더해준 후 3X3 covolution 연산을 해준다고 들었는데 그 후 3X3 convolution 연산을 하는 이유가 에어리얼 스페이싱 때문이라는 거 같은데 이게 맞는건지 여쭙고 싶습니다.
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미해결[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
spp에서 궁금한점이 있습니다.
8*8 region proposal 영역이 아닌 8*9의 region proposal 영역이 있을 때 이를 정확히 4분면으로 나눌 수 없는데 이때는 패딩을 더하나요?
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미해결비전공자를 위한 진짜 입문 올인원 개발 부트캠프
추가 질문
https://www.inflearn.com/questions/961239/%ED%94%84%EB%A1%9C%EC%A0%9D%ED%8A%B8%EB%A5%BC-%EB%A7%88%EC%B9%98%EB%A9%B0-%EB%B0%B0%ED%8F%AC-%ED%8E%98%EC%9D%B4%EC%A7%80%EC%97%90%EC%84%9C-%EC%97%85%EB%A1%9C%EB%93%9C-%EC%9E%91%EB%8F%99%EC%9D%B4-%EC%95%88%EB%90%A8"프로젝트를 마치며 배포 페이지에서 업로드 작동이 안됨"이라는 제목의 질문글의 추가 질문입니다.=====================이전 질문 내용==========================================상품 업로드에 관한 이슈과정을 다 마치고, fly.io와 vercel.com을 통하여 배포한 페이지 중에서 상품 업로드가 제대로 이뤄지지 않습니다.github 주소 :https://github.com/arominddo/Inflearn_full_stack_boot_campvercel을 통해 배포된 web 어플리케이션 url :https://grab-market-client-ashen.vercel.app/ grab_market_web > src > upload > index.js에 코드 내용이 작성되어 있습니다. 배포된 페이지의 DB 초기화 문제프로젝트를 전부 마치면서, 다시 한번 fly.io에 최신 코드로 재배포를 해보고 실험을 해보았는데도, web에서 특정 상품을 업로드하거나(오류가 나지 않았을 당시), 상품 구매하기 기능을 통하여 soldout 값을 1로 바꿔줬음에도,약 5분이 지나면 DB가 배포 됐을 당시의 내용으로 계속 초기화가 됩니다.해결 방안이 궁금합니다.ex) A라는 물건 업로드 -> 5분 지남 -> 새로고침 해보면 A라는 물건이 리스트에서 삭제ex) B라는 물건 구매 하기 버튼 클릭 -> soldout 값 1로 변경 -> 약 5분 지남 -> 다시 soldout 값 0으로 복귀=================================================================================== 위와 같은 이전 질문 내용에서 1번에 해당하는 답변으로, 어떤 오류 로그가 뜨냐고 물어보셔서 여기 다시 남겨봅니다. 위 사진은 vercel을 통해 배포 된 Web에서 upload를 시도하면 나오는 오류 로그입니다. upload 시도 시에 fly.io 모니터화면에서 볼 수 있는 오류입니다.참고로, Local 환경에서 같은 코드로 npm start로 실행된 서버와 web에서는 업로드 기능이 잘 작동됩니다. 재부팅에 관련된 로그라고 생각되는 부분 캡쳐해서 보내드립니다. 이와 같은 로그가 뜨면서 배포된 서버의 내용이 배포 시점으로 돌아가는 것 같습니다.그런데 로그를 보자면 reboot라는 것이 단순히 서버를 죽였다가 다시 올리는 것으로 생각 되는데, 배포된 서버가 돌아감에 있어서 업로드 되거나 값이 변했던 내용들이 다 사라지는 것이 이해가 되지 않습니다ㅠㅠ
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미해결딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Fundamental 편
from tensorflow.keras.models import Sequential
제목처럼 Sequenital을 import해서 쓰는 것과 keras.Sequential을 쓰는 것의 차이가 있나요? models의 차이가 있는지 궁금합니다. 실행했을 땐 똑같긴한데.. 굳이 왜 다른지 궁금합니다. Dense(1, input_shape = (2, ), ....) 에서 왜 2가 앞에 쓰이는 건가요?? 앞은 보통 행인데...ㅠㅠkeras가 행은 몇개인지 몰라도 되는데 피쳐는 몇개인지 알아야 하는건가요?