Scientific Computing & Data Science

by Geol Choi | Jul. 9, 2017 [목차] 1. 구현순서 2. Python-TensorFlow 3. R-TensorFlow 이번 포스팅에서는 Softmax Classsification이라고 불리우는 Logistic Regression을 방법을 이용하여 손글씨 숫자(Handwritten Digits)를 분류하는 TensorFlow 코드를 Python과 R에서 구현해 보도록 한다. 이와 관련된 TensorFlow의 페이지를 참고하면 이해하는데 큰 도움이 될 것이다.1. 구현순서TensorFlow의 구현순서가 딱히 정해진 것은 아니지만 구현을 위한 충분한 가이드라인이 될 수 있으리라 생각된다. 2. Python-TensorFlow2.1. 라이브러리 불러오기TensorFlow 라이브러리(tens..

by Geol Choi | Jul. 8, 2017 이번 포스팅에서는 다중변수 선형 회귀(Multi-variable Linear Regression 또는 Multiple Linear Regression) 모델에 대한 간단한 이론과 이를 TensorFlow를 이용하여 최적화 문제로 풀고 결과를 비교해 보도록 하겠다.1. Theory by Example 1.1. Dataset - IQ와 신체적 특성과의 관계지능지수에 관하여 많은 사람들이 궁금해하는 것이 있다: "과연 뇌의 크기와 지능지수와의 상관성이 있을까? 있다면, 뇌의 크기로 지능지수를 유추할 수 있을까?" 이 질문에 답을 하기 위하여 몇몇 연구자들(Willerman, et al, 1991)은 38명의 대학생들을 상대로 뇌의 신체적 특성과 IQ를 조사하였..

by Geol Choi | April 11, 2017 지난 포스팅에 이어 R-TensorFlow 세번째 예제로 Linear Regression을 구현하는 방법에 대하여 알아보기로 한다. TensorFlow 라이브러리 로딩하기지난 포스팅의 예제들과 마찬가지로 가장 먼저 할 일은, TensorFlow 라이브러리를 로딩하는 것이다. 이 외에도 Linear Regression을 시각화 하기 위해 plotly 라이브러리도 로딩하도록 한다: R CODE:# import library if (! ("plotly" %in% rownames(installed.packages()))) { install.packages("plotly") } library(plotly) if (! ("tensorflow" %in% rowna..

by Geol Choi | April 11, 2017 지난 포스팅에 이어 R-TensorFlow 두번째 예제로 기본 오퍼레이션(Basic Operation)에 대하여 알아보도록 한다. 이번 예제는 TensorFlow의 중요한 기본 개념을 이해하는데 큰 도움이 되는 예제라고 생각이 드는 만큼 잘 이해하길 바란다. TensorFlow 라이브러리 불러오기TensorFlow 패키지가 현재 환경에 설치 되어있는지 확인하고 만약 설치되어 있지 않으면 설치하고, 해당 패키지 라이브러리를 로딩한다: R CODE:# import library if (! ("tensorflow" %in% rownames(installed.packages()))) { install.packages("tensorflow") } base::l..

by Geol Choi | April 11, 2017 이번 시리즈부터 R-TensorFlow 예제를 하나씩 정리해 나가기로 한다. 만약 R에 TensorFlow 개발 환경이 구축되어 있지 않다면 R에서 TensorFlow 개발환경 구축하기을 참고하기 바란다.이번 포스팅은 모든 프로그램 예제 중의 예제 HelloWorld의 R-TensorFlow 버전이다.이 예제는 단순히 화면에 "Hello, TensorFlow!"를 출력한다. TensorFlow 라이브러리 로딩하기TensorFlow 패키지가 현재 환경에 설치 되어있는지 확인하고 만약 설치되어 있지 않으면 설치하고, 해당 패키지 라이브러리를 로딩한다: R CODE:# import library if (! ("tensorflow" %in% rownames(..

by Geol Choi | March 12, 2014 지난 포스팅에서 R에서 TensorFlow 개발환경 구축에 대하여 설명한 바 있다.R에서 TensorFlow 개발환경 구축에 성공하였다면, 간단한 예제를 실행해 보도록 하자. 패키지 라이브러리 로딩하기TensorFlow 패키지 라이브러리와 Plotting을 위해 plotly 패키지 라이브러를 로딩한다: ## load necessary library packages if (! ("tensorflow" %in% rownames(installed.packages()))) { install.packages("tensorflow") } library(tensorflow) if (! ("plotly" %in% rownames(installed.packages()..

참고 사이트: https://github.com/rstudio/tensorflow 1. 우선 Python 환경에 TensorFlow가 설치되어 있어야 한다.(현재 Windows 환경에서는 TensorFlow는 Python Version 3.X만 지원) 2. R에서 TensorFlow 패키지를 설치한다. > devtools::install_github("rstudio/tensorflow") 3. TensorFlow 위치를 지정한다.(TensorFlow 설치 시 자동으로 환경변수가 지정됨) > Sys.setenv(TENSORFLOW_PYTHON="/usr/local/bin/python") > library(tensorflow) 4. 설치가 잘 되었는지 확인한다. library(tensorflow) sess ..

"Windows 환경에서 Docker를 이용하여 TensorFlow 설치"하는 방법에 대하여 소개한 바 있는데, 굳이 Docker를 이용하지 않고도 Anancoda 3를 통해 Windows OS 환경에서 TensorFlow를 설치하고 사용할 수 있다. Anaconda 3 설치다음 링크를 접속하여 Anaconda 3를 자신의 PC에 설치한다: https://www.continuum.io/downloadsAnaconda 3는 Python version 3.5를 지원한다. pip 명령을 통해 TensorFlow 설치Windows 시작 > 모든 프로그램 > Anaconda3(64-bit) > Anaconda Prompt를 관리자 권한으로 실행한다. Anaconda Prompt가 실행되면 TensorFlow의 C..

지난 글, "Windows 환경에서 Docker를 이용하여 TensorFlow 설치"하는 방법에 대하여 소개하였다.대부분의 Machine Learning 알고리즘이 고성능 컴퓨팅이 필요한 경우가 많으므로, 자신이 사용하는 PC 환경에 OpenCL, CUDA와 같은 GPU 컴퓨팅을 지원하는 비디오 카드가 있으면 좋겠지만(물론 CPU 병렬 컴퓨팅을 통해서도 가능은 하다), 그렇지 않은 경우 Amazon Web Services(이하 AWS)의 EC2에서 GPU를 지원하는 환경을 설정하여 TensorFlow를 사용하는 것도 하나의 방법이다.이 글은 AWS EC2에 GPU를 지원하는 환경을 설정하여 TensorFlow를 설치하고 사용하는 방법을 소개하고자 한다.* 주의: AWS에 계정이 있으며, AWS를 이용하여..