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제가 자바,파이썬,C,c++,nodejs 이정도 언어로 프로젝트를 진행한 경험은 있는데 딥러닝은 거의 백지 수준입니다. 혹시 들어도 문제 없을까요??
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아하 잘이해했습니다!! 제 질문이 좀 정확하지가 않았네요
제 질문을 다시 정확하게 해보면
윈도우 환경 일반 파이썬에서
윈도우 환경 아나콘다에서
차이가 있나요?? 동일한가요?
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안녕하세요? LED에 전원이 들어왔다니 일단 축하합니다.
저도 가끔 그럴때가 있는데 나중에 보면 아주 사소한 것이 문제를 일으키는데
해결하는 과정은 힘들지만 문제가 해결되면 기쁨도 크고 돌아보면 그 과정에서 많은 것을 배울 수도 있더라고요.
질문하신 내용에 대해서 플라스크를 어디에 설치하여 사용하실 건가요?
만약 라즈베리파이에 설치하신다면 아시겠지만 수강하고 계시는 '라즈베리파이IOT 원격자동차' 과정에 플러스크를 이용해서 비디오 스트리밍하는 예제가 나와 있으니 그 내용을 참조하면 도움이 될겁니더.
그런데 라즈베리파이에 아나콘다를 설치하고 일반 파이썬 개발환경을 만드시려한다면 다른 접근법을 사용하는게 좋습니다. 요즘 라즈베리파이 4나 TPU를 이용하면 성능을 높일 수 있지만 그래도 사물인터넷장비입니다.
여기서 딥러닝을 적용하려면 Tensorlow Lite나 기존 Keras모델을 가져다 실행하는 형태로 경량화 하는 것이 좋습니다. 즉 사양이 좋은 PC나 서버에서 모델을 만들고 이걸 변환해서 라즈베리파이에서 사용하는 것이지요.
이 내용은 '[라즈베리파이]IoT 딥러닝 Computer Vision 실전프로젝트'라는 과정에서 다루고 있습니다.
만약 플라스크를 PC나 서버에 설치하신다면 기술적으로는 가상환경을 만들거나 만들지 않고도 문의하시는 데로 파이썬 개발환경을 구축해서 사용할 수 있습니다. 그러나 어떤 서비스를 하시려는지 정확히는 모르겠지만 이럴 때는 플라스크 보다는 Firebase 같은 다른 웹서버를 사용하시는 것도 추천드립니다.
제가 플라스크를 좋아하는 이유는 경량 웹서버이고 무엇보다 라즈베리파이 GPIO컨트롤이 좋기 때문이지 웹서비스 자체가 훌륭하기 때문은 아닙니다. 물론 학교과제나 간단한 개인용 프로젝트를 하신다면 사용하시는데 전혀 문제가 없습니다.
만약 모바일에 적용한다면 Tensorflow.js같은 다른 접근법을 사용할 수 도 있고요. 그 과정도 얼마 전에 출시해서 지금은 종합해서 전자책을 만드느라 정신이 없습니다.ㅎ
하시려는 내용을 간략히 알려주시면 방향에 대해서 도움드리도록 하겠습니다.
감사합니다.
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네 선생님이 잘 가르쳐주셔서 라즈베리 LED전원 들어왔습니다 ㅎㅎ 근데 원인은 고장난 저항을 꼽아서 LED가 반응을 안했었네요.
새로 산 저항을 꼽아주니 제대로 작동해서 별거 아닌데 엄청 기뻤던거 같습니다.
선생님 강의를 듣다가 https://www.youtube.com/watch?v=XIySEGmUWd0 선생님이 올려주신 아나콘다 설치법을 따라하는중에 궁금한 것이 생겼습니다
다름이아니라 제가 플라스크로 프로젝트를 진행할떄 파이썬 내부에서 사용가능한 venv로 가상환경을 만들고 프로젝트를 진행했었습니다. 이제 아나콘다파이썬을 쓰게됬는데 아나콘다는 일반파이선+주요 라이브러리 이렇게 묶여져있는 것이니 일반파이썬처럼 똑같이 가상환경을 만들고 플라스크서버를 구축하는 거와 같은 작업들을 일반파이썬과 동일하게 진행하면 되는건가요?
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안녕하세요?
그럼요. 다양한 언어에 경험이 있으시니 딥러닝 공부하시는데 도움이 되실겁니다.
특히 이 과정은 이론적인 내용을 쉽게 설명하고 OpenCV 딥러닝 기초부터 실제로 적용하는 예제를 배우니까 잘 하시고 도움되실 것 같아요.
꼭 제 강의가 아니라도 딥러닝에 도전해 보세요.
재미있고 유용한 분야니까요.
그리고 라즈베리파이 LED전원은 들어왔나요?
건강하세요.