개발자 이상현

안녕하십니까, 이상현입니다.

Coex에서 열린 Automationworld Korea Vision Show
전시회에서 딥러닝 비전검사 절차에 대한 세미나를 진행하였습니다.
실제 산업현장에서 AI가 어떻게 적용되는지 궁금하신분은 영상을 시청하시면 많은 도움이될 것 같습니다.

1. tf.constant

먼저 tf.constant를 설명을 하겠습니다.

위 코드를 보시면 welcome은 프로그래밍을 해보신 분들은
모두가 변수라는 사실을 알 것 입니다.

그렇다면 welcome을 바로 출력을 해보겠습니다.

welcome =tf.constant("Welcome to TensorFlow!!")
print (welcome)

이렇게 출력을 하게되면 일반적으로 프로그래밍을 해보신 분들은 당연히,

Welcome to tensorflow!!가 출력되겠지 라고 생각하셨을텐데 아닙니다.

Tensor("Const:0", shape=(), dtype=string)

위와 같이 출력이 됩니다.

Tensor는 TensorFlow에서 사용하는 자료형입니다.

Const는 n차원 이라고 생각하시면되며, shape는 차원이 가지고 있는 요소의 수입니다.

dtype은 보시고 다들 아셨겠지만 datatype으로 현재는 string으로 문자열입니다.

한가지만 더 해보겟습니다.

a = tf.constant(10)
b = tf.constant(5)
c = tf.constant(5)
d = tf.add(a,b,c)

print (d)

위와 같은 코드를 작성을 하였을 때는 값이 어떻게 나올까요?

20이라는 값이 나올꺼라고 생각을 하시겠지만, 위에서 부터 차례대로 글을 읽으신 분들이라면 20이라고 생각을 안하셨겠죠?

바로

Tensor("Add:0", shape=(), dtype=int32)

위에서 welcome과는 모두가 같지만 dtype만 int를 가지는 것을 확인할 수 있습니다.

자 그렇다면 어떻게 welcome변수와 d가 가지고 있는 Tensor를 어떻게 출력을 할까요?

바로 바로 Session입니다. Session으로 넘어가 보도록 하겠습니다.

2. tf.Session

실질적으로 연산을 수행하는 곳은 바로 tf.Session입니다.

그러면 바로 Session과 run을 이용해서 출력을 해보겠습니다.

sess = tf.Session()

sess.run(welcome)
sess.run(d)

이렇게 Session을 이용해 Tensor들의 연산을 수행했을 때

welcome의 welcome to TensorFlow!!  <--출력 결과와

d의 20 <--이라는 출력 값을 얻을 수 있습니다.

자 이렇게 TensorFlow의 기초인 tf.constant와 tf.Seesion을 간단하게 배워보았습니다.

실습을 통해서 다들 해보시기바랍니다.

감사합니다.

안녕하세요, 이상현입니다.

이번 포스팅에서는 지난 포스팅에 이어서

개발환경 구축을 이어서 진행을 하겠습니다.

이번 포스팅에서는 NVIDIA GPU를 활용하기 위한 CUDA, cuDNN설치가 되겠습니다.

1. CUDA Toolkit 설치하기

CUDA Toolkit Download  <-- Click

운영체제를 선택합니다. 저는 Window를 기반으로 설치하기 때문에 Window를 선택합니다.

Version을 선택합니다. Version은 자신의 운영체제에 맞게 32비트 64비트 선택합니다.

Installer Type을 선택합니다.

Down load를 클릭합니다.

경로를 선택합니다.

시스템 호환성을 검사합니다.

동의 클릭

다음 클릭

설치를 진행합니다.

다음 클릭

지금 다시 시작 클릭

2. cuDNN 설치하기

cuDNN Download  <-- Click

Download cuDNN 클릭

Join now 클릭

회원가입을 진행합니다. email을 인증하면 회원가입이 됩니다.

그럼 다시 처음부터 cuDNN클릭을 합니다.

간단하게 Survey를 진행합니다.

동의 클릭

CUDA Version에 맞는 cuDNN을 설치합니다.

우리는 CUDA 9.0을 설치했기에, 

Download cuDNN v7.1.3 [April 17, 2018], for CUDA 9.0을 클릭

운영체제 Version에 맞게 다운 받습니다.

압축을 풀면 cuda directory안의 bin Directory를 들어가면 dll이 있습니다.

cudnn64_7.dll 파일을 아래의 경로에 넣어줍니다.

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin

ANACONDA를 실행합니다.

import tensorflow as tf

welcome =tf.constant("Welcome to TensorFlow!!")

sess = tf.Session()

sess.run(welcome)

위 코드를 입력하여 TensorFlow가 정상 동작하는지 확인합니다.

Welcome to TensorFlow!!가 출력되는 것을 확인할 수 있습니다.

위 코드는 다음 게시물에서 설명하겠습니다.

이것으로 Tensorflow 개발환경 구축하기를 마무리 하겠습니다.

감사합니다.