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안녕하세요 오늘은 너무나 기쁜 마음으로(?) 포스팅을 하게 되었습니다흐하하 다름이 아니라, R에서 그래프를 그릴 때 점을 두개까진 찍히는데 그 이후에는 잘 안찍히더라구요ㅜㅜ 그래서 왜 그럴까! 고민을 했는데, 알고보니 별거 아니더라구요ㅎㄴㅎ 먼저 책에서의 거의 첫 번째 예제에 대해 보겠습니다.  > plot(5, 6) 위 코드는 그래프를 그리는 데 쓰이는 함수입니다. x, y를 각각 입력하는 느낌으로 결과 화면은 아래 그림 1과 같이 출력됩니다.  그림 1 > plot(c(5, 6), c(20, 30)) 그리고 이 코드는 두 개의 점을 찍어주는 코드입니다. c 함수를 이용해  점을 추가해 주었습니다. 제가 놓친 부분이 바로 여기인데요, 잘 보면 (5, 20)과 (6, 30)의 두 가지 점인데 착각해서 (5, 6)과 (20, 30)의 두 점으로 찍힌줄 알았어요（ ; ∀ ;）つ 그림 2  > plot(c(5, 6), c(20, 30), c(20, 4)) 결국 저는 위 코드와 같은 망코드(?)를 입력하는 대참사(?)가 생겨버렸습니다. 당연히 실행이 안되구요ㅋㅋㅋ 오류 메세지는 아래와 같습니다.  Error in plot.xy(xy, type, ...) : 유효한 플랏 타입이 아닙니다  > plot(c(5, 6, 4), c(20, 30, 30)) 그래서 잘 생각해 본 결과, 위와 같은 멀쩡하게 생긴 코드를 입력하게 되었습니다. 결과 값은 아래 그림 3을 봐주세요! 그림 3  제가 작성했던 문장의 오류는 x와 y좌표를 입력하는 것에 대해 착각을 하고 있었기 때문입니다. 일반적으로 수학에서 사용하던 것처럼 (x, y)의 순서쌍을 반복해서 입력해 버린 거죠.   하지만 R에서의 plot 함수에 대해 잘 생각해 보면 그렇지 않다는 ...

안녕하세요, 기메링입니다(키메링아님) ♪(*´∀｀) 이번에는 지난 포스팅에 이어, Caffe의 설치를 계속해서 진행해 보려고 하는데요^♡^)// 1. Caffe 다운로드 2. 관련 패키지/프로그램 설치 3. Caffe 첫 컴파일 하기 위와 같은 순서로 진행하고 있으니, 이번에는 2. 관련 패키지/프로그램 설치 의 차례! 설치해야 하는 것들(?)의 종류는 아래와 같습니다. 각각에 링크를 걸어 두었으니 클릭해서 해당 사이트로 이동해 주세요~! cuda Toolkit 7.5  from nVidia website cudnn v4 혹은 v5   from nVidia website Python miniconda 혹은 anaconda 2.7 from miniconda website 제일 먼저 cuda를 설치해 보겠습니다! 해당 사이트로 링크를 타고 이동해 주세요ㅎㅎ 그림 1 링크를 클릭하면 위 그림 1과 같은 홈페이지에 접속하게 됩니다! 오렌지색으로 체크해둔 '다운로드'를 클릭해 이동해 줍시다 (´▽｀) 그림 2 그러면 위 그림 2와 같은 화면이 나타나게 되는데요! 우리가 필요한 것은 쿠다 툴킷이므로 역시 오렌지색 박스로 체크한 부분을 클릭해 다시 이동~이동~(´▽｀) 그림 3 그러면 위 그림 3과 같은 화면을 볼 수 있습니다! 역시 오렌지색 박스로 체크한 부분 각자의 환경에 맞게 클릭클릭해주면 밑으로 조금씩 더 나옵니다(???) 설명하자니 잘 모르겠지만 아무튼 위에서부터 착착 클릭해 주시면 돼요. Installer Type이 두가지 있는데요. (network)와 (local)타입이 있습니다. 어차피 다운로드받는 사이즈는 비슷한데, 네트워크버전은 설치하면서 다운로드 받고, 로컬 타입은 미리 전부 다운로드 하는 느낌인것 같아요! (･ิω･ิ)// 예이 이제 설치 파일을 실행시켜 볼게요! 그림 4 위 그림 4와 같이 설치할 장소...

안녕하세요, 기메링입니다(키메링아님) ♪(*´∀｀) 이번에 제가 노트북을 새로 구입해서, 환경이 많이 달라졌는데요. 그래서 새로운 제 환경에 맞추어 다시 (　；∀；) 처음부터(ノTДT)ノ 설치해보도록 하겠습니다. 제 컴퓨터 환경은 아래와 같습니다(･ิω･ิ) Windows 10 64bit Visual Studio 2015 community 설치에 대한 방법은 아래 그림 0 에서 볼 수 있는 것 처럼, Caffe 깃허브의 위키에서 Installation 을 찾아 볼 수 있습니다. 하지만 저는 꿋꿋하게 글을 쓰겠습니다( ;ㅅ; ) 그림 0 저는 아래와 같은 순서로 진행하려고 합니다! 1. Caffe 다운로드 2. 관련 패키지/프로그램 설치 3. Caffe 첫 컴파일 하기 이번 포스팅에서는 1. Caffe 다운로드 에 대해 이야기 해보려고 합니다! 먼저 Caffe를 다운로드 해야겠죠? 까페 깃허브 에 접속해 다운로드 받아보도록 합시다 (*≧∇≦*) 그림 1 위 링크로 접속하면 위 그림1과 같은 화면을 보실 수 있는데요. (데스크탑 기준) 우리는 윈도우에 설치를 해 줄 것이기 때문에 윈도우용 branch를 선택해 주도록 합시다. 그림 2 자, 여기 그림2처럼 브렌치를 골라줍니다. windows라는 이름이 있으니 그대로 골라주세요. 잘못 선택하면 윈도우에서 안 깔리거나, 그건 둘째치고라도 저랑 과정이 달라서 헷갈리실 것 같아요  (;﹏;) 그림 3  이제 다운로드를 받아볼까요? 그림 3과 같이 맨 왼쪽 녹색 버튼, 'Clone or download'를 선택하고 'Download ZIP' 까지 클릭해주면 까페 다운로드 완료! 이제 설치를 위한 준비의 준비가 완료되었습니다!(??) 다음 포스팅에서는 2. 관련 패키지/프로그램 설치를 진행하려고 합니다! 그럼 다음시간에 만나요~!~!!(◕‿‿◕｡)

안녕하세요, 기메링입니다. (키메링 아님) 원래 계획은 MNIST예제에 대한 내용을 다음 포스팅으로 하려고 준비중이었는데, 쓰다보니 내용이 너무 길어지고 답답해져서(?) 결국 하나를 따로 작성해 보려고 합니다. Caffe나 그 요소들에 대한 설명 강의들은 다른 블로그에도 많긴 하지만, 제 나름대로 따로 정리해 보도록 하겠습니다 (･ิω･ิ) 아래와 같은 순서로 진행하겠습니다. prototxt Elements of Caffe : Blobs, Layers, Nets Solver Network

이번 포스팅에서는 mnist 예제를 실행해 보려고 합니다. (1)과 (2)로 나누어 포스팅 할 계획인데요, (1)에서는 그냥 실행만 해보고 (2)에서는 좀 더 내부적으로 들어가 볼 생각입니다. 쓰다가 길어지면 더 나눌수도 있구요 o(๑•‿‿•๑)o~♪룰루 이번 포스팅의 목표는 바로.. 빠★본인의 손글씨 숫자를 판별하기★밤 입니다.  Caffe에서 Learning을 하기 위해서는 아래와 같은 것들이 필요합니다.  Training Data: 학습할 데이터 Test Data: 테스트할 데이터 Network(=net): layer들을 정의 Solver: 학습 파라미터 설정 추가적으로 본인의 데이터를 가지고 테스트하기 위해서는 아래와 같은 파일들이 필요합니다.  알아보고자 하는 이미지 (본인의 이미지) label: '라벨'을 정의한 텍스트 파일 실행 파일: 명령어 실행을 위해서 필요함 사실 이 파일들만 필요한건 아니지만, 나머지는 차근차근 실행하다 보면 만들어지기 때문에 아무 문제 없습니다! (>_<)౨  각각의 내부적인 사항은 다음 포스팅에서 살펴보기로 하고, 일단은 실행을 해 볼까요!  저의 경우, 트레이닝 까지는 했는데 도대체 내 데이터로 검사를 어떻게 하는건지 몰라서 며칠을 헤맸습니다만 ;ㅅ; 여러분은 그런 일 없으셨으면 좋겠습니다. 생각보다 간단하고 쉬워요 ;ㅅ; 1. 데이터 준비하기 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 위 링크로 들어가시면 UI가 개똥같은; 내가 만들어도 저것보단 예쁘겠다  mnist 예제를 위한 데이터베이스를 다운로드 하실 수 있습니다.  그냥 맨 처음 보이는 파일 4개를 모두 다운로드 하시면 돼요. 각각 training을 위한 이미지와 라벨, test를 위한 이미지와 라벨 파일들입니다. 사이트에 의하면 브라우저가 멋대로 압축...