Category105 디자인 색상 조합 101가지 디자인 할 때 유용한 색상 조합 101가지를 소개한 사이트이다. https://www.shutterstock.com/ko/blog/101-free-color-combinations-design-inspiration/ 가지 색상 조합 디자인 - 디자인 프로젝트에 영감을 불어넣어 줄 101 가지 색상 조합 가지 색상 조합 디자인 - 셔터스톡은 여러분이 사용할 101 색 조합을 만들었습니다. 팔레트에서 미리 디자인 된 템플릿으로 디자인을 시작할 수 있습니다. 팔레트에서 미리 디자인 된 템플릿으로 www.shutterstock.com 2023. 3. 6. 상업용/비상업용 한글 무료 폰트 사이트 상업용/비상업용 한글 무료 폰트 사이트 티스토리에 글을 작성하거나, 발표 자료를 만들 때 유용하게 쓰일 수 있는 무료 폰트 다운로드 사이트를 소개한다. https://noonnu.cc/ 눈누 상업용 무료한글폰트 사이트 noonnu.cc 폰트 종류도 굉장히 많으며, 라이센스도 명시되어 있으니 해당하는 목적에 맞게 찾아서 쓰면 될 것 같다. 아래 "태백 은하수체" 폰트의 경우에도 라이센스가 명시되어있어 쓸 수 있는 곳 / 없는 곳 구분이 용이하다. 2023. 3. 6. [리눅스] zip 명령어 설치 / zip 파일 압축하기/풀기 zip, unzip 설치하기 zip, unzip이 설치되지 않았을 때는 아래 명령어로 설치할 수 있다. 명령어 sudo apt-get install zip unzip zip 압축하기 명령어 형식 zip {압축 파일명}.zip {압축할 파일 혹은 디렉토리1} {압축할 파일 혹은 디렉토리2} 현재 디렉터리에 모든 파일(./*)을 test.zip으로 압축할 때 현재 폴더에 여러 하위 폴더가 있는데, 그것도 다 같이 압축하기 위해서는 -r 이라는 옵션을 추가한다. 디렉토리에 모든 파일 및 디렉토리(./*)를 test.zip으로 압축한다. zip -r test.zip ./* zip 압축풀기 명령어 unzip {압축 파일명}.zip test.zip 파일의 압축을 푸는 명령어는 아래와 같다. unzip test.zi.. 2023. 3. 6. [Tensorflow] tf-nightly 란?, 설치법, 사용법 tf-nightly란? tf-nightly란 텐서플로우(tensorflow)의 일일 빌드 버전이다. 쉽게 설명하면 아래와 같다. tensorflow: 안정된 버전의 텐서플로우. 안정적이나 버그 패치 등 현재 개발 중인 최신 내용이 포함되어 있지 않다. tf-nightly: 개발중인 버전의 텐서플로우. 매일 매일 개발, 수정되는 텐서플로우를 빌드하여 배포한 버전. 최신 기능과 버그 패치가 포함되어 있으나 불안정 할 수 있다. 설치법 간단하게 pip 명령어로 설치 가능하다. pip install tf-nightly 일반적으로 tensorflow를 설치하여 안정적인 버전을 사용하나, 최신 기능이나 본인이 사용하는 기능에 버그 패치 등이 필요한 경우에 tf-nightly를 설치하여 사용하면 된다. 사용법 사용방.. 2023. 2. 28. [Tensorflow/TFLite] Tensorflow 모델을 Tensorflow Lite로 바꾸는 법, tf2tflite 텐서플로를 텐서플로 라이트로, Tensorflow to Tensorflow Lite (TFLite) 딥러닝 모델을 안드로이드 앱에서 동작시키기 위해서 Tensorflow Lite(이하 TFLite)를 사용중이다. Tensorflow 2.x 를 설치한 경우 3가지 방식의 Converter를 사용할 수 있다. tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model()(권장): 저장된 모델을 변환합니다. tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(): Keras 모델을 변환합니다. tf.lite.TFLiteConverter.from_concrete_functions(): concrete 함수를 변환합니다. 공식 문서에서는 첫 번째 방식을 권장한다. Tensorf.. 2023. 2. 28. [안드로이드/TF Lite] input/output shape 확인 법 안드로이드에서 텐서플로 라이트로 딥러닝 모델을 올릴 때 입/출력 shape 확인법 텐서플로 라이트 모델을 사용하기 전에 해당 모델의 입/출력 형태가 어떠한지 확인할 필요가 있다. 1. 먼저 모델의 경로를 명시하고 TFLite interpreter에 할당해준다. # tflite model path TFLITE_PATH = './TFLite/best_res18.tflite' # tflite모델 로딩 및 텐서 할당 interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path=TFLITE_PATH) interpreter.allocate_tensors() 2. 입출력 텐서를 가져와서 shape을 print한다. # 입출력 텐서 가져오기 input_details = interpreter.get_.. 2023. 2. 28. 이전 1 ··· 9 10 11 12 13 14 15 ··· 18 다음
