[공개SW - 메이킹 로그_8] ERROR! ERROR!

어제 dll 파일 설치가 필요하다고 했으니 dll 파일을 설치해보자

cudart64_110.dll

설치!

설치가 끝났따!

근데 이게 뭐냐...

successfully 는 확인했는데 뒤에 뭐가 어쨋단다

함보자

 

이거 코드 짤때 졸았나 저거 뭐냐 ㅋㅋ

지우고 다시 해봤는데

 

attributeerror: module 'tensorflow' has no attribute 'random_uniform'

자 이 오류가 뭔가 하고 봤더니

텐서플로우 2로 오면서 1에서 용하던 함수들을 쓰지 못하게 되었단다

 

그래서 오류를 고칠 수 있는 방법들을 알아보았다

어느 블로그에서 기존 텐서플로우를 삭제하고 다시깔으라고해서 해봤다

삭제

????????

아

 

 

 

 

일단 다시 깔았다.

 

• 오류해결

https://snepbnt.tistory.com/195

[tensorflow error] module 'tensorflow' has no attribute 'random_uniform'

 

import tensorflow as tf
 
xData = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
yData = [25000, 55000, 75000, 110000, 128000, 155000, 180000]
 
#W는 Weight(가중치). -100에서 100사이의 랜덤값  b는 bias y절편
W = tf.Variable(tf.random_uniform([1], -100, 100, dtype=tf.float64, seed=0))
b = tf.Variable(tf.random_uniform([1], -100, 100, dtype=tf.float64, seed=0))
 
#placeholder라는 하나의 틀
X = tf.placeholder(tf.float32)
Y = tf.placeholder(tf.float32)
 
#가설식
H = W * X + b
 
#비용함수 코스트는 (이상치-실제값)의 제곱의 평균
cost = tf.reduce_mean(tf.square(H - Y))
 
#경사 하강 알고리즘에서 한번에 얼만큼 점프할건지. step의 크기.
a = tf.Variable(0.01)
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(a)
 
#비용함수를 가장 적게 만드는 방법으로 학습.
train = optimizer.minimize(cost)
 
#변수 초기화
init = tf.global_variables_initializer()
 
#세션
sess = tf.Session()
sess.run(init)
 
#여기가 실제로 학습이 일어나는 부분
for i in range(5001):
    sess.run(train, feed_dict={X: xData, Y: yData})
    if i % 500 == 0:
        print(i, sess.run(cost, feed_dict={X: xData, Y: yData}), sess.run(W), sess.run(b))
print (sess.run(H, feed_dict={X: [8]}))

 

위 코드를 참고해서 고쳐봤다.

결과는

 

D:\CODES>C:/python38-64/python.exe d:/CODES/tf_basic-tutorial.py
Traceback (most recent call last):
  File "d:/CODES/tf_basic-tutorial.py", line 7, in <module>
    W = tf.Variable(tf.random_uniform([1], -100, 100, dtype=tf.float64, seed=0))
AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'random_uniform'

 

흠...

https://dev-pengun.tistory.com/entry/python-tensorflow-trouble-shooting

python tensorflow trouble shooting

이분 따라서 import 부분을 아래처럼 바꿔봤다.

import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()

뭔가 오지게 뜨지만 결과값은 나온다!

학습을 3500번 했을때부터는 결과값이 거의 안변하는것을 확인할 수 있었고

마지막으로 결과값까지 추출해 낼 수 있었다!

 

• 프로그래밍 = 구글링

말그대로인거같다 무슨 요류 구문 치면 죄다 영어여서 읽다 혼나고 결국 한글로 된 블로그에서 답을 찾았다.. ㅠㅠ

일단 일반 선형회귀분석은 코딩한번 해보면서 대충 익혔으니 다음으로 다중선형회귀를 공부해볼까 한다.

이전에 올렸던 블로그들을 참고해서

https://yeonwoo97.tistory.com/20

[공개SW - 메이킹 로그_6] 다중 선형 회귀 분석?

 

여기 포스팅되있던것들 참고해서 다중 선형 회귀 프로그램을 한번 공부해 볼까 하는데

그건 내일하자

 

아 그리고 구글 텐서플로우에 좋은 예제가 있어서 링크만 해두고 다음에 해보려고 한다

https://www.tensorflow.org/tutorials/images/classification?hl=ko 

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