tinyml공부2 [머신러닝 공부] Tiny ML -5 / 어플리케이션 구축-1 Chapter5. 어플리케이션 구축 " 이번 챕터에서는 모델을 실행하는 어플리케이션을 구축해 본다. " 5장의 목차는 아래와 같다 테스트코드 작성 프로젝트 파일의 구조 파악 소스코드 구성 파악 저번챕터에서는 모델을 빌드하고 훈련시켜봤다. 하지만 모델은 전체적인 어플리케이션의 일부일 뿐이며 이를 사용하려면 필요한 환경을 설정하고 입,출력을 제공해야 하며 동작하는 코드로 모델을 랩핑 해야만한다. 이번 장 에서는 모델을 TinyML 어플리케이션에 적용하는 과정을 진행해 볼 것이다. 1. 테스트코드 작성 구동을 구현한 짧은 코드로 앞으로 작성할 완성될 코드의 논리를 증명해낼 수 있다. (동작 메커니즘이 같으나 복잡한 구현을 하지 않은 예제코드이다.) GitHub - yunho0130/tensorflow-lite.. 2021. 12. 8. [머신러닝 공부] Tiny ML -4 / 모델 구축과 훈련 Chapter4. 모델 구축과 훈련 " 이번 챕터에서는 모델을 처음부터 빌드하고 훈련시킨 후 간단한 마이크로컨트롤러 프로그램에 통합해본다. " 4장의 목차는 아래와 같다 간단한 데이터셋 얻기 딥러닝 모델 훈련시키기 모델 성능 평가하기 장치에서 실행되도록 모델 변환하기 장치에서 추론하는 코드 작성하기 코드를 바이너리로 빌드하기 바이너리를 마이크로컨트롤러에 배포하기 - 이번장에서는 사인파 데이터를 훈련시킬 것이다. x 값이 들어왔을 때 사인함수의 결과인 y를 예측하할 수 있는 모델을 학습시키려는 것이다. 현재 내 환경은 GPU성능이 낮은 노트북이기 때문에 Colab에서 실행했다. import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as p.. 2021. 11. 16. 이전 1 다음 반응형
