Shong Studio의 정보 창고

1. 명령 프롬프트 창 -> winget install -e --id Python.Python.3.10 2. 잘 설치되었는지 확인 (새로운 명령 프롬프트 창을 다시 열어야합니다.) 3. PyTorch 2.1.2 설치 : pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url  https://download.pytorch.org/whl/cu121    PyTorch 삭제 : pip3 uninstall torch torchvision torchaudio 4. 아래와 같이 pytorch 버전과 cuda 사용 여부를 확인할 수 있습니다. 5.  VScode에서 파일 만들어서 테스트 기본적인 Python 작업 개발환경 세팅을 마쳤습니다.

Pytorch는 데이터 과학과 머신 러닝 작업을 위한 강력한 라이브러리로, 텐서 연산과 자동 미분 기능을 제공합니다. Colab에 Pytorch가 이미 설치되어 있으므로 바로 import 할 수 있습니다. Colab이 아닌 Local 환경에서 Pytorch를 이용하신다면 패키지 설치가 필요합니다. 기본적인 PyTorch 사용을 위해 다음 모듈들을 import 하는 것이 일반적입니다. torch - 주요 PyTorch 라이브러리입니다. torch.nn - 신경망 구축에 필요한 모듈, 함수, 클래스 등을 제공합니다. torch.optim - 다양한 최적화 알고리즘을 제공합니다. torch.utils.data - 데이터 로딩 및 전처리를 위한 유틸리티를 제공합니다. torchvision - 이미지 데이터를 다..

TensorFlow로 학습시킨 모델을 Firebase의 Functions 기능과 함께 사용하는 것은 가능합니다. Firebase Functions는 Google Cloud Functions의 특성을 기반으로 하며, Node.js, Python, Go 등을 지원합니다. TensorFlow 모델을 TensorFlow.js로 변환하거나, TensorFlow Serving을 사용하여 API로 모델을 제공하고, 이 API를 Firebase Functions에서 호출하는 방법으로 구현할 수 있습니다. TensorFlow.js 사용 TensorFlow.js는 웹 브라우저나 Node.js 환경에서 TensorFlow 모델을 실행할 수 있게 해 줍니다. 이 방법을 사용하려면, 먼저 Python 등에서 학습한 Tensor..