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MySQL 테이블 생성문으로 생성하기 MySQL에서는 마치 pandas의 dataframe과 같은 역할을 하는 table이 존재한다. table 안에 컬럼 및 데이터가 저장되고 그 table의 데이터로 활용한다. 먼저 table을 생성하는 생성문은 1 2 3 4 create table tweets ( username varchar(15), contents varchar(140), favorites int ); -- 테이블을 만든다. select * from tweets; -- tweets 테이블의 정보를 본다. Colored by Color Scripter cs 위와 같이 한다. 1번행에 있는 문장이 테이블 생성문이고, 4번행은 만든 테이블을 보기위해 입력하였다. tweets란 테이블을 만들고 컬럼으로 username, contents, f.. 2021. 3. 15.
streamlit으로 머신(모델) 구동하기 streamlit은 내가 구현한 모델을 대시보드에 표현하기 위해서 해보았다. 코랩에서 작업한 것을 visual studio code로 옮기면서 수정하여, 대시보드로 볼 수 있도록 해보았다. 여기서는 다른 버튼기능이나 이런건 빼놓고, 모델을 옮겨와 예측하는 것만 다룬다. 위의 페이지는 머신러닝 페이지에서 머신으로 예측만 하는 페이지를 구현한것이다. 먼저 필요한 라이브러리를 import하고, 작업을 시작한다. 우리가 머신을 훈련시키기 위해 사용한 데이터이다. 머신을 훈련하기 위해 Gender, Age, Annual Salary, Credit Card Debt, Net Worth 컬럼의 데이터를 사용하였고, 위의 컬럼데이터와 동일하게 사용자에게 데이터를 받기 위하여, gender , age, salary, d.. 2021. 3. 11.
tensorflow 모델 및 가중치(weight) 저장하고 불러오기 여러번의 시도를 통하여 좋은 정확도를 가진 머신을 개발하였다면 그 모델을 저장하여, 같은 성능으로 다른곳에서도 사용할 수 있다. 모델의 저장법과 그 모델을 다시 불러오는 방법이다. 1. 전체 모델과 weight를 통으로 h5파일로 저장 하고 불러오는 방법. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 #pip install h5py import h5py model.save('파일명.h5') ## 저장방법 new_model = tensorflow.keras.models.load_model('파일명.h5') Colored by Color Scripter cs 2. 전체 모델과 웨이트를 폴더구조로 통째로 편하게 처리(따로 컴파일 필요없다.) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 #폴더로 생성된다. 원하는 폴더명 입력, 폴더안에.. 2021. 3. 10.
streamlit 여러가지 차트 나타내기 이전에 멀티셀릭트를 이용하여 line_chart 와 area_chart 를 나타내보았다. 이번에도 차트를 몇가지 더 나타내보려 한다. 코드를 살펴본다. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 import streamlit as st import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib matplotlib.use('Agg') #서버에서, 화면에 표시하기 위해서 필요 import seaborn as sns import altair as alt ##https://alta.. 2021. 3. 10.
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