파이썬4 파이썬 에디터 :: 파이참(PyCharm) 설치 (2023. 8. 8. 갱신) 1. 파이참 다운로드 - 다운로드 사이트 : https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows ① 파이참 사이트에서 우측 상단의 Download 버튼을 누르면 다운로드 페이지로 이동한다. ② 페이지 하단에 있는 무료버전인 PyCharm Community Edition의 ②Download 버튼을 클릭하여 다운받는다. (만약 Download 버튼이 아닌 우측의 .exe를 누르면 두 가지가 나오는데 첫번째를 클릭한다. ARM64는 ARM64 프로세서가 탑재된 윈도우나 리눅스 시스템용이다.) 2. 파이참 설치 - 설치파일을 실행시킨 후, 설치에 대한 안내창이 뜨면 Next를 클릭한다. - 파이참 설치 경로 확인 후 Next 클릭 - 설치 옵션 체크 후 N.. 2023. 8. 9. [YOLO / darkflow] YOLO와 Python을 이용한 object detection (1) - 설치 및 테스트 (+20.08.13. GPU 오류 해결 완료) (+2020.8.13) CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY, CUDNN_STATUS_ALLOC_FAILED 오류 해결했습니다. GPU를 30%정도만 사용하고 배치를 작게 잡으면 됩니다. - 맨 하단 기술함. ※ 본 포스팅은 darkflow 유투브(https://www.youtube.com/watch?v=PyjBd7IDYZs)를 참고하여 작성되었습니다. ※ Windows 10 x64 환경을 사용하고 있습니다. 0. YOLO darkflow 설치를 위한 준비 - Anaconda/CUDA 설치 : 2019/01/05 - [Laboratory/인공지능] - Python/Tensorflow/Keras를 이용한 Mask RCNN (1) - Darkflow GitHub : https://github.com/.. 2019. 4. 19. [Mask R-CNN] Python을 이용한 Mask RCNN (2) - Cam & Video 앞에서 고정이미지에 대한 Mask R-CNN을 해보았는데, 이번에는 Cam으로 받아들인 영상과 동영상에 대하여 Mask R-CNN을 실행해보았다. 유투브에서는 파이참을 쓰는걸로 보이나, 아직 파이참을 잘 다루지 못하여Jupyter notebook을 이용하여 실행가능하도록 소스코드를 수정하였다. 본 포스팅은 저번 포스팅에서 작성한 아나콘다 환경을 이어서 사용하므로 기본적인 설치 방법은 아래 링크에서 확인할 수 있다. 2019/01/05 - [Laboratory/인공지능] - Python/Tensorflow/Keras를 이용한 Mask RCNN (1) * 파이썬 초보라 이것저것 시도하다가 되는걸 올렸기때문에 더 좋은 방법을 알고계신다면 피드백 환영합니다 :)!◇◇◇ 1. Mask R-CNN for Cam -.. 2019. 1. 9. 1. 파이썬 설치 & 실행 1. 파이썬 설치 1-1. 파이썬 공식 홈페이지 - 다운로드 페이지 - 윈도우용 파이썬 패키지 다운로드 - 파이썬(python) 공식 홈페이지 : https://www.python.org/downloads/ - 다운로드 탭에 있는 메인 이미지의 다운로드를 누르면 32bit가 설치된다. - 64비트를 사용하기 위해서는 메인 이미지 아래에 있는 64bit를 다운로드해야 한다. (사용하고자하는 tensorflow는 3.7에서는 동작하지 않기때문에 3.6.5 버전을 설치하였다.) - 아래 Files에서 64bit를 찾아서 다운로드한다. 여기서 다른 OS용 파일도 받을 수 있다. 1-2. 인스톨러를 실행한 후에 'Install Now' 선택 - 어디에서든 실행될 수 있도록 Add Python 3.6 to PATH.. 2018. 12. 31. 이전 1 다음
