keras gpu config session

import keras

config = tf.ConfigProto( device_count = {'GPU': 0 , 'CPU': 30} )

sess = tf.Session(config=config) 

keras.backend.set_session(sess)

model.fit(x_train, y_train, epochs=epochs, validation_data=(x_test, y_test))

RNN , LSTM 관련

http://aikorea.org/blog/rnn-tutorial-2/
여기서RNN의 Numpy 구현이 들어있다. 한번 해봐야 겠다.
RNN -> LSTM -> Attention 쪽 공부 필요. 

파이썬 비동기 , 정적 타입 사용 방법. 제너레이터

비동기 파이썬 :
https://mingrammer.com/translation-asynchronous-python/

타이핑 :
https://docs.python.org/3/library/typing.html

https://item4.github.io/2017-09-14/Python-Typing-with-mypy/


제너레이터 :
https://item4.github.io/2018-03-04/What-is-The-Yield-From-Keyword-in-Python/
https://item4.github.io/2016-05-09/Generator-and-Yield-Keyword-in-Python/

파이썬 자료형

https://codehabitude.com/2013/12/24/python-objects-mutable-vs-immutable/

https://stackoverflow.com/questions/5541324/immutable-numpy-array
넘파이 어레이는 기본 mutable 이다.

오토인코더에대해서

https://d2.naver.com/news/0956269

(강의 1/3) http://tv.naver.com/v/3185672
(강의 2/3) http://tv.naver.com/v/3185730
(강의 3/3) http://tv.naver.com/v/3186249

(발표 자료) https://www.slideshare.net/NaverEngineering/ss-96581209

plotting 에 대해서

https://seaborn.pydata.org/tutorial/distributions.html


f, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(14, 14), sharex=True)


sns.heatmap(similarities, vmax=1.0 , vmin = 0.0 , square=True , ax = axes[0,0])
sns.distplot(histo , hist = True , bins = 10 , rug = True , ax = axes[0,1] )
plt.show()

기본적인 패턴이다. 

다음 링크는 페어 플롯 이란 것아ㅣ다 

https://towardsdatascience.com/visualizing-data-with-pair-plots-in-python-f228cf529166

데이터 비주얼 라이즈에 관한 링크1

https://cacm.acm.org/magazines/2010/6/92482-a-tour-through-the-visualization-zoo/fulltext

차원에 대해서

http://terryum.io/korean/2016/05/05/FeatureSelection_KOR/
차원 축소에 관해 . latent space 에 관한 이야기도 있다.

https://arxiv.org/pdf/1601.07996.pdf


차원 축소 기술 모음 !! 매우 좋다.
http://www.cs.cmu.edu/~efros/courses/AP06/presentations/melchior_isomap_demo.pdf