borgWarp Jupyter/matplotlib > 이미지 크기 조정 > fig.set_size_inches() TensorFlow 운영 환경 v0.1 복수의 화상을 표시하는 경우, 한 페이지의 표시 수를 늘리기 때문에, 화상의 사이즈를 조정하고 싶을 수있다. 참고 answered Nov 29 '10 at 17:30 Pete 시도해 보았다. showIn2D_2image_subplot_each()에서 fig1.set_size_inches(3.14,3.14) 로 보았다. in100_out100.ipynb... borgWarp#migratedmatplotlibJupyterdifference Jupyter/matplotlib > 두 개의 이미지 표시 > 두 가지 구현 (1 : 성공, 2 : 실패) TensorFlow 운영 환경 v0.1 두 개의 이미지를 옆으로 나란히 표시하려고합니다. 마지막 참고 두 가지 방법을 시도했습니다. 방법 1. 각 이미지에 대해 plt.subplot()를 호출한 다음 plt.imshow() 방법 2. 먼저 plt.subplots(ncols=2)를 호출한다 code 아래에서, showIn2D_2image_subplot_each() 방법 1. showIn2D_2... borgWarp#migratedmatplotlibJupyterdifference Jupyter/matplotlib > 두 그래프 표시 > plt.figure()/plt.subplot() 운영 환경 두 개의 이미지를 나란히 표시하려고합니다. plt.figure 사용 Python 기계 학습 프로그래밍 by Sebastian Raschka 등 in100_out100.ipynb 그래프가 세로로 늘어서 있었다. plt.subplot() 사용 plt.subplot() 이라는 것이 있었던 것을 기억했다. in100_out100.ipynb 2x2의 배치에 있어서, 1,2의 장소에 두어 보... borgWarp#migratedmatplotlibJupyterdifference YUML> 파라미터에서 광학 특성 계산까지 라는 YUML 형식은 다음과 같다. learnExr_170504.py reproduce_170429.py toInitFieldY_170603.py in coding v0.2 (추가 2017/06/18)... yumlborgWarp#migrated TensorFlow/ADDA > 선형 방정식의 초기 값에 대한 데이터 학습 > 학습 코드 : v0.4 (Exr, Exi, Eyr, Eyi, Ezr, Ezi의 모든 학습) 운영 환경 v0.1 : This article is related to . ADDA의 계산에서 중요하게 되는 것이 X, Y, Z 방향의 전계 값. 무작위 초기 값을 사용하면 계산이 느리고 최종 해에 가까운 초기 값을 사용하면 계산이 빨라지는 것은 경험이 끝났습니다. supercomputer로 계산한 최종해를 바탕으로 Deep learning으로 학습을 실시해, 그 결과를 통상의 PC로 이용한... borgWarpADDA#migrated bash > look을 사용하여 영어 단어를 추출하고 정립 이미지와 도립 이미지를 만들고 그 Blue 성분을 csv 출력하는 구현 > v0.1, v0.2 운영 환경 관련 관련 관련 관련 code (디버그를 위해 exit for debug의 주석처럼 끝났습니다) 버그 : ppm 파일의 행 당 항목 수가 이미지에 따라 다른 점을 고려할 수 없습니다. prep_data_exec_170304 결과 다음이 생성됩니다. label_uprt.gif : 정립 이미지 label_updn.gif : 역상 이미지 test_in.csv : 정립 이미지의 Blue ... borgWarpBash#migrated Jupyter/matplotlib > y축 범위 설정 > ax1.set_ylim(0, 0.2) 운영 환경 Jupyter에서 작도하고 있을 때, y축 방향을 2개의 그래프로 맞추고 싶었다. ylim을 사용할 것이라고 생각했지만, 그 API가 곧 나오지 않았다. set_ylim() 을 사용해 이하로 할 수 있었다. 참고 code check_result_170215.ipynb 결과 위의 그래프는 dropout없이 7x7x7 hidden layer에서 Neural Network 학습 결과. ... borgWarpJupytermatplotlib#migrated TensorFlow에서 input : 100, output : 100 네트워크 학습을 고려 v0.5 > 백업 기능/100 패턴 출력 운영 환경 v0.1 TensorFlow를 사용하여 input : 100, output : 100 정도의 네트워크 학습을 할까 검토 중. 구현 내용 v0.5 csv 파일을 덮어 쓰기 전에 bak 파일을 만들도록했습니다. 오작동 방지 5 패턴 만 표시하고 100 패턴 파일 출력 PEP8 coding rule 준수 code Jupyter 코드 in100_out100.ipynb 결과 input no... borgWarp#migrated TensorFlow에서 input : 100, output : 100 네트워크에서 학습 고려 v0.2 > csv 파일 출력 추가 운영 환경 v0.1 csv 파일 출력 추가 관련하여 calcOutput ()을 numpy.array에서 출력하도록 변경 참고 : code Jupyter 코드 in100_out100.ipynb 결과... borgWarp#migrated
Jupyter/matplotlib > 이미지 크기 조정 > fig.set_size_inches() TensorFlow 운영 환경 v0.1 복수의 화상을 표시하는 경우, 한 페이지의 표시 수를 늘리기 때문에, 화상의 사이즈를 조정하고 싶을 수있다. 참고 answered Nov 29 '10 at 17:30 Pete 시도해 보았다. showIn2D_2image_subplot_each()에서 fig1.set_size_inches(3.14,3.14) 로 보았다. in100_out100.ipynb... borgWarp#migratedmatplotlibJupyterdifference Jupyter/matplotlib > 두 개의 이미지 표시 > 두 가지 구현 (1 : 성공, 2 : 실패) TensorFlow 운영 환경 v0.1 두 개의 이미지를 옆으로 나란히 표시하려고합니다. 마지막 참고 두 가지 방법을 시도했습니다. 방법 1. 각 이미지에 대해 plt.subplot()를 호출한 다음 plt.imshow() 방법 2. 먼저 plt.subplots(ncols=2)를 호출한다 code 아래에서, showIn2D_2image_subplot_each() 방법 1. showIn2D_2... borgWarp#migratedmatplotlibJupyterdifference Jupyter/matplotlib > 두 그래프 표시 > plt.figure()/plt.subplot() 운영 환경 두 개의 이미지를 나란히 표시하려고합니다. plt.figure 사용 Python 기계 학습 프로그래밍 by Sebastian Raschka 등 in100_out100.ipynb 그래프가 세로로 늘어서 있었다. plt.subplot() 사용 plt.subplot() 이라는 것이 있었던 것을 기억했다. in100_out100.ipynb 2x2의 배치에 있어서, 1,2의 장소에 두어 보... borgWarp#migratedmatplotlibJupyterdifference YUML> 파라미터에서 광학 특성 계산까지 라는 YUML 형식은 다음과 같다. learnExr_170504.py reproduce_170429.py toInitFieldY_170603.py in coding v0.2 (추가 2017/06/18)... yumlborgWarp#migrated TensorFlow/ADDA > 선형 방정식의 초기 값에 대한 데이터 학습 > 학습 코드 : v0.4 (Exr, Exi, Eyr, Eyi, Ezr, Ezi의 모든 학습) 운영 환경 v0.1 : This article is related to . ADDA의 계산에서 중요하게 되는 것이 X, Y, Z 방향의 전계 값. 무작위 초기 값을 사용하면 계산이 느리고 최종 해에 가까운 초기 값을 사용하면 계산이 빨라지는 것은 경험이 끝났습니다. supercomputer로 계산한 최종해를 바탕으로 Deep learning으로 학습을 실시해, 그 결과를 통상의 PC로 이용한... borgWarpADDA#migrated bash > look을 사용하여 영어 단어를 추출하고 정립 이미지와 도립 이미지를 만들고 그 Blue 성분을 csv 출력하는 구현 > v0.1, v0.2 운영 환경 관련 관련 관련 관련 code (디버그를 위해 exit for debug의 주석처럼 끝났습니다) 버그 : ppm 파일의 행 당 항목 수가 이미지에 따라 다른 점을 고려할 수 없습니다. prep_data_exec_170304 결과 다음이 생성됩니다. label_uprt.gif : 정립 이미지 label_updn.gif : 역상 이미지 test_in.csv : 정립 이미지의 Blue ... borgWarpBash#migrated Jupyter/matplotlib > y축 범위 설정 > ax1.set_ylim(0, 0.2) 운영 환경 Jupyter에서 작도하고 있을 때, y축 방향을 2개의 그래프로 맞추고 싶었다. ylim을 사용할 것이라고 생각했지만, 그 API가 곧 나오지 않았다. set_ylim() 을 사용해 이하로 할 수 있었다. 참고 code check_result_170215.ipynb 결과 위의 그래프는 dropout없이 7x7x7 hidden layer에서 Neural Network 학습 결과. ... borgWarpJupytermatplotlib#migrated TensorFlow에서 input : 100, output : 100 네트워크 학습을 고려 v0.5 > 백업 기능/100 패턴 출력 운영 환경 v0.1 TensorFlow를 사용하여 input : 100, output : 100 정도의 네트워크 학습을 할까 검토 중. 구현 내용 v0.5 csv 파일을 덮어 쓰기 전에 bak 파일을 만들도록했습니다. 오작동 방지 5 패턴 만 표시하고 100 패턴 파일 출력 PEP8 coding rule 준수 code Jupyter 코드 in100_out100.ipynb 결과 input no... borgWarp#migrated TensorFlow에서 input : 100, output : 100 네트워크에서 학습 고려 v0.2 > csv 파일 출력 추가 운영 환경 v0.1 csv 파일 출력 추가 관련하여 calcOutput ()을 numpy.array에서 출력하도록 변경 참고 : code Jupyter 코드 in100_out100.ipynb 결과... borgWarp#migrated