pbj0812의 코딩 일기

0. 목표 - tfjs-vis 를 이용한 tensorflow.js 내에서의 학습 상황 모니터링 1. vis.html - tfjs-vis import 필요 - tfvis.show.modelSummary 를 이용하면 모델의 구조를 시각화 - tfvis.show.history 를 이용하여 학습 상황 시각화 2. main.js var http = require('http'); var fs = require('fs'); var app = http.createServer(function(request,response){ var url = request.url; if(request.url == '/'){ url = '/vis.html'; } if(request.url == '/favicon.ico'){ return ..

0. 목표 - tensorflow.js 로 학습한 모델 저장하기 1. main.js var http = require('http'); var fs = require('fs'); var app = http.createServer(function(request,response){ var url = request.url; if(request.url == '/'){ url = '/save.html'; } if(request.url == '/favicon.ico'){ return response.writeHead(404); } response.writeHead(200); response.end(fs.readFileSync(__dirname + url)); }); app.listen(3001); 2. save.ht..

0. 목표 - tensorflow.js 로 모델 학습하기 1. index2.html - 데이터는 y = 1x + 1 의 형태로 준비 - fitParam 에서 epoch 횟수 정의(1만번) - epoch 1회시 해당 RMSE 출력 - model.fit 에서 모델 학습 이후 weight 와 bias 를 출력하도록 설정 2. main.js var http = require('http'); var fs = require('fs'); var app = http.createServer(function(request,response){ var url = request.url; if(request.url == '/'){ url = '/index2.html'; } if(request.url == '/favicon.ico..

0. 목표 - node.js 와 tensorflow.js 를 사용한 이미지 분류 튜토리얼 생성 - 모델 생성이 아닌 이미 생성된 모델을 가져오는 예제입니다. 1. tensorflow.js 를 사용한 이미지 판별기 파일 생성 1) tensorflow.org(링크) 접속 - 자바스크립트용 -> TensorFlow.js 시작하기 2) 모델보기 3) 이미지 분류 4) 해당 코드 복사 5) index.html 생성 6) 인터넷에서 강아지 사진을 하나 다운받고 index.html 폴더에 같이 넣어줌(파일명 dog.jpg) 2. node 를 통한 웹서버 구축 1) 동일 폴더에 main.js 파일 생성 - 맨 아래의 포트번호(해당 컴퓨터에서는 3001)를 빈 포트 번호로 맞춤 var http = require('htt..