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JSP's Deep learning
* TensorFlow 메모리 관리 코드 import tensorflow as tf gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU') if gpus: try: tf.config.experimental.set_memory_growth(gpus[0], True) except RuntimeError as e: # 프로그램 시작시에 메모리 증가가 설정되어야만 합니다 print(e) TensorFlow-gpu 라이브러리는 코드 실행 시 잔여 GPU memory을 사용가능한 최대치로 할당해버린다. 따라서 위의 코드를 설정하지 않으면, GPU memory을 효율적으로 사용하지 못하기 때문에, 해당 코드로 GPU memory을 필요한만큼 할당할 수 있도록 한다. ..
1. 라이브러리 소개 Machine learning model의 집합 Grid search와 마찬가지로 학습 데이터에 대해서 여러가지 Machine learning models을 한번에 학습하고, 각 성능별로 모델을 정렬한다. 또한 각 모델에 대한 각종 성능지표를 제공한다. 2. 설치방법 1) Conda 가상환경 생성 및 pycaret 설치 # 1. 가상환경 생성하기 conda create -n 가상환경이름 python=3.6 # 2. 가상환경 확인하기 -> 가상환경 목록에 생성한 가상환경 이름이 존재하면 Ok conda info --envs # 가상환경 활성화하기 : 해당 가상환경으로 들어간다고 생각하면된다. prompt에 가상환경 이름이 표시되면 Ok conda activate 가상환경이름 # 가상환..