250x250
Notice
Recent Posts
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
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 |
Tags
- 소프트웨어 개발도구
- 객체관계형DB
- 멀티미디어DB
- ANSI-SPARC
- 개발프레임워크의 기술 동향
- Flutter
- boj 11659
- 소프트웨어아키텍처 기술 동향
- 정렬
- 클라우드기반 IDE
- 계층형DB
- sync_with_stdio(0)
- 객체 지향형 DB
- Backtracking
- compare
- 온라인처리
- aws winscp
- 메인 메모리 DB
- 공간DB
- c++
- BOJ
- 시간초과
- compare구조체
- 프로그래밍 언어 기술 동향
- 백트래킹
- 네트워크형DB
- TOPCIT
- vector unique erase
- 개발프레임워크
- 프로그래밍 언어
Archives
목록tflite 안드로이드 앱 (1)
옐그's 코딩라이프

Image Classification App | Deploy TensorFlow model on Android | #2 - YouTube 위의 동영상을 참고하여 작성하였습니다. 진행 순서 0. 필요한 사진 다운받기 1. 필요한 라이브러리 불러오기 2. 데이터셋 불러오기 3. 클래스 이름 지정하고 데이터 시각화하기 4. 모델 만들기 5. 컴파일하기 6. 훈련시키기 7. 테스트 데이터셋 예측하기 8. tflite 로 추출하기 0. 필요한 사진 다운받기 kaggle(로그인 필요/데이터셋), 픽사베이(사진 하나씩 다운) 등에서 필요한 사진을 다운받아주세요. 혹시 돌리는 와중에 InvalidArgumentError: Unknown image file format. One of JPEG, PNG, GIF, BMP ..
AI
2022. 11. 29. 17:20