haje01

FROM ubuntu:14.04

# A docker container with the Nvidia kernel module and CUDA drivers installed
ENV CUDA_RUN http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/6_5/rel/installers/cuda_6.5.14_linux_64.run

RUN apt-get update && apt-get install -q -y \
  wget \
  build-essential 

RUN cd /opt && \

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"""Functions for downloading and reading MNIST data."""
from __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __future__ import print_function
import gzip
import os
import numpy
from six.moves import urllib
from six.moves import xrange  # pylint: disable=redefined-builtin
SOURCE_URL = 'http://yann.lecun.com/exdb/mnist/'

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텐서플로우 시작하기

글쓴이: 김정주(haje01@gmail.com)

이 문서는 텐서플로우 공식 페이지 내용을 바탕으로 만들어졌습니다.

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소개

텐서플로우(TensorFlow)는 기계 학습과 딥러닝을 위해 구글에서 만든 오픈소스 라이브러리입니다. 데이터 플로우 그래프(Data Flow Graph) 방식을 사용하였습니다.

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Docker로 Caffe 실습하기

글쓴이: 김정주(haje01@gmail.com)

Caffe는 강력한 딥러닝 툴이지만, 설치가 까다로워 접근하기가 쉽지 않습니다. 이에 Docker를 활용하여 실습하는 방법을 소개합니다.

Docker 설치

설치과정은 많은 파일을 받아야 하기에 인터넷이 빠른 곳에서, 충분한 시간(2시간 이상)을 가지고 진행해야 합니다.

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diff --git a/python/caffe/io.py b/python/caffe/io.py
index fc96266..02b2ffb 100644
--- a/python/caffe/io.py
+++ b/python/caffe/io.py
@@ -251,9 +251,13 @@ class Transformer:
                 ms = (1,) + ms
             if len(ms) != 3:
                 raise ValueError('Mean shape invalid')
-            if ms != self.inputs[in_][1:]:
-                raise ValueError('Mean shape incompatible with input shape.')

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FROM ubuntu:14.04


ENV PYTHONPATH /opt/caffe/python

# Add caffe binaries to path
ENV PATH $PATH:/opt/caffe/.build_release/tools

# Get dependencies
RUN apt-get update && apt-get install -y \

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" My .vimrc

syntax on
set ic
set tabstop=4
set shiftwidth=4
set autoindent
set hlsearch
set smartindent
set backspace=2

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cache = None


def memoize(fn):
    global cache

    def helper(w, ts, i):
        if cache[w][i] == -1:
            cache[w][i] = fn(w, ts, i)
        return cache[w][i]

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def sfn1(na, o):
    a, b, c = na[o-2], na[o-1], na[o]
    if a == b and b == c:
        return 1
    df = b - a
    if df == c - b:
        return 2 if abs(df) == 1 else 5
    elif a == c:
        return 4
    return 10