모각코 1차(2022-07-02)

👉 TODAY'S GOAL

 → Anaconda3 설치

 → Visual Studio 연동

 → 이미지 파일 불러오기

 → MNIST 실습 진행

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

🎵 WHAT I LEARNED

 → Anaconda3 설치 및 실행

 

1. Anaconda3 설치

아나콘다 설치 페이지는 https://www.anaconda.com/products/distribution 해당 주소를 통해 들어가서 자신의 OS에 맞는 Install 파일을 다운로드 하면 됩니다.

Anaconda | Anaconda Distribution

 

 

 2. Anaconda 실행

Anaconda Prompt 실행은 Windows 키를 누른 뒤 "anaconda prompt"를 입력 후 실행합니다.

 

 

3. 가상환경 관련 명령어

가상환경 관련 명령어는 아래와 같습니다.

 

 

 

 

 

 

 

 → Visual Studio Code와 Anaconda3 연동

 

1. Visual Studio Code 설치

Visual Studio Code 홈페이지에 방문하여  설치를 진행합니다. https://code.visualstudio.com/

Visual Studio Code - Code Editing. Redefined

 

 

 

 

2. python 가상환경 선택

Ctrl  + Shift + P를 통해 Palette를 켜서 "python select interpreter"를 실행합니다.

이후 원하는 가상 환경을 선택합니다.

 

 

 

 

 

 →MNIST 실습 진행

1. Tensorflow 홈페이지

Tensorflow를 기반으로 한 MNIST실습을 진행합니다. https://www.tensorflow.org/tutorials/quickstart/beginner?hl=ko 링크를 통해 코드를 복사, 붙여넣기 하면 됩니다. 각각에 해당하는 라이브러리는 Anaconda prormpt에서 pip install {해당 라이브러리}를 해줘야 합니다.

 

텐서플로 2.0 시작하기: 초보자용  |  TensorFlow Core

 

import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

mnist = tf.keras.datasets.mnist

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
  tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dropout(0.2),
  tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

model.evaluate(x_test,  y_test, verbose=2)

 

 

 

실행 결과는 아래와 같습니다.

 

 

 

 

 

 

 

 

👌 느낀 점

 

 AI에 관심을 가지고 있는 학생들과 모여 팀을 결성했다. 해당 분야에 관심을 가지고 이미 익숙한 학생이 있는 반면에 처음부터 하는 학생도 있었다. 이전에는 Google에서 제공하는 Colab을 이용하여 AI를 공부했는데, 본격적으로 AI공부를 하려면 Anaconda를 이용해야 한다고 생각헀다. 이번 모각코 활동을 기회로 삼아 Anaconda설치 방법을 배우고 처음 배우는 학생에게는 도움을 주면서 함께 발전해나가고 싶다. AI 경진대회에도 함께 출전할 계획이다.

 

 오랜만에 MNIST를 다시 다뤄봤다. 단순히 Tensorflow 홈페이지에 있는 코드를 복사, 붙여넣기 한 것 뿐이지만 Pytorch를 사용해왔기에 새로운 경험의 시작이었다. Pytorch를 할 줄 안다고 해서 Tensorflow를 사용할 줄 모른다는 것은 말이 되지 않는다. 큰 차이가 있을 지는 모르지만 다른 것도 잘 한다는건 좋은게 좋은거니까..

 

 또한 이미지를 불러오는 실습을 진행했다. 다음 모각코 활동때는 로컬 상의 이미지 파일 또는 ZIP파일에서 데이터를 불러오는 방법에 대해 소개하고 본격적인 데이터 분석과 딥러닝 모델 개발, 사용을 진행해보려 한다.

 

 

 

 

 

 

 

 

🕰️ NEXT GOAL

 → 로컬 상의 이미지 데이터 불러오기

 → MATPLOTLIB을 이용한 데이터 분석

 → 단순한 딥러닝 모델 개발

 → 전사학습에 대해 공부하고 정리하기