전체 글25 Keras에서 Learning Rate 로그 남기기 Adam같은 Adaptive한 learning rate을 적용하거나, ReduceLROnPlateau 등을 이용해 learning rate을 점차 줄여나가면서 학습하다보면, learning rate의 추이가 궁금할때가 있다. 하지만 keras history에는 따로 남지 않기 때문에 아래와 같은 class를 keras callback에 추가해주면 log를 볼 수 있다. class lrHistory(tf.keras.callbacks.Callback): def __init__(self): self.lr = [] def on_epoch_begin(self, epoch, logs): self.lr.append(float(tf.keras.backend.get_value(self.model.optimizer.lr).. 2020. 6. 16. Tensorflow CuDNN RNN vs 그냥 RNN 비교 Cudnn은 GPU only로 GPU를 이용할 때 학습 속도가 더 빠르다는 장점이 있다. www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/layers/GRU tf.keras.layers.GRU | TensorFlow Core v2.2.0 See Stable See Nightly Gated Recurrent Unit - Cho et al. 2014. Inherits From: GRU tf.keras.layers.GRU( units, activation='tanh', recurrent_activation='sigmoid', use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', recurrent_initializer='orthogonal',.. 2020. 5. 12. Bazel을 이용해 Tensorflow Lite 빌드해보기 Tensorflow Lite는 Bazel로 빌드해서 사용 할 수 있다. 여기서는 C++로 간단하게 테스트코드를 만드는 방법까지 정리해보았다. Tensorflow Lite를 빌드하고 실제 Inference까지 진행하기에는 크게 3단계로 나뉜다 1. Tensorflow 소스코드로부터 libtensorflowlite.so 빌드 2. 모델을 학습한 후 최종 모델을 .tflite형태로 변환 3. C++이나 자바에서 inference할 코드 작성 차근차근 해보도록 하자 libtensorflowlite.so 빌드 1. 원하는 TF 버전 브랜치를 찾아 git clone TF r2.1 https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/r2.1 tensorflow/tensorflow An .. 2020. 3. 31. wav to pcm / pcm to wav / flac to wav 리눅스에서 쉽게 변환하기 리눅스에 soundconverter라는 기능을 활용하면 쉽게 파일 변환을 할 수 있다. sudo apt-get install soundconverter ex1) wav 폴더에 .wav 넣고 wav2pcm폴더에 변환된 파일 저장 #wav to pcm mkdir -p wav2pcm && for i in wav/*.wav; do ffmpeg -i "$i" -f s16le -acodec pcm_s16le "wav2pcm/`basename -s .wav $i`.raw" ; done -f s16le : 16bit -acodec pcm_s16le : codec ex2) flac폴더에 .flac 넣고 flac2wav폴더에 변환된 파일 저장 #flac to wav mkdir -p flac2wav && for i in f.. 2020. 2. 21. 이전 1 2 3 4 5 6 7 다음
