Bulanık Mantık Görüntü Histogram Analizi

Pazar, Eylül 17, 2017 fuzzylogic , histogramanalysis , yorum 0 Comments

Aşağıda Fuzzy C-means, Gaussian Mixture Model ve K-Means Algoritması ile histogram analizi uygulamasının raporunu ve sayfanın sonunda MATLAB örnek kodlarını bulabilirsiniz.


Kaynak Kodlar: TIKLAYINIZ

Ubuntu'da TensorFlow Kurulumu

Cuma, Eylül 15, 2017 dev , tensorflow , tensorflowkurulumu 0 Comments

Yüklemek için aşağıdaki TensorFlow kurulum türlerinden birini seçmelisiniz:

Yalnızca CPU desteği olan TensorFlow: Sisteminizde bir NVIDIA® GPU yoksa, bu sürümü yüklemelisiniz. TensorFlow'un bu sürümünün kurulumunun (genellikle 5 veya 10 dakika içinde) çok daha kolay olduğunu unutmayın; bu nedenle, bir NVIDIA GPU'nuz olsa bile, bu sürümü önce yüklemenizi öneririz.(Diyor pek saygı değer Google)
GPU desteği ile TensorFlow: TensorFlow programları genellikle bir GPU üzerinde CPU'dan daha hızlı çalışır. Bu nedenle, sisteminizde ön koşulları karşılayan bir NVIDIA® GPU varsa ve performans kritik uygulamalar çalıştırmanız gerekiyorsa, bu sürümü eninde sonunda kurmalısınız.

TensorFlow'u GPU desteği ile çalıştırmak için NVIDIA gereklilikleri:

Bu kılavuzda açıklanan mekanizmalardan birini kullanarak GPU desteğiyle TensorFlow'ı kuruyorsanız, aşağıdaki NVIDIA yazılımının sisteminize yüklenmiş olması gerekir:
-- CUDA® Araç Kiti 8.0--İlgili Cuda yol adlarını LD_LIBRARY_PATHNVIDIA belgelerinde açıklandığı gibi çevre değişkenine eklediğinizden emin olun
-- CUDA Toolkit 8.0 ile ilişkili olan NVIDIA sürücüleri.
-- Cenevre v6--CUDA_HOME çevre değişkenini NVIDIA belgelerinde açıklandığı gibi yarattığınızdan emin olun.
-- CUDA Hesaplama Kapasitesi 3.0 veya daha yükseği olan GPU kartı
-- NVIDIA CUDA Profil Araçları Arabirimi olan libcupti-dev kitaplığı. Bu kütüphane gelişmiş profiling desteği sağlar. Bu kitaplığı kurmak için aşağıdaki komutu çalıştırın:

sudo apt-get install libcupti-dev

Virtualenv ile Yükleme

1. Aşağıdaki komutlardan birisini kullanarak pip ve virtualenv dosyalarını yükleyin:

$sudo apt-get install python-pip python-dev python-virtualenv # Python 2.7 için
$sudo apt-get install python3-pip python3-dev python-virtualenv # Python 3 için

2. Aşağıdaki komutlardan birisini kullanarak bir virtualenv ortamı oluşturun:

$virtualenv --system-site-packages ~/tensorflow #, Python 2.7 için
$virtualenv --system-site-packages -p python3 ~/tensorflow #Python 3 için

3. Aşağıdaki komutlardan biriyle virtualenv ortamını etkinleştirin:

$source ~/tensorflow/bin/activate # bash, sh, ksh, or zsh
$source ~/tensorflow/bin/activate.csh  # csh or tcsh

4. Artık terminalde aşağıdakine benzer bir tensorflow ortamında olduğunuza dair yazı görmelisiniz.

(tensorflow)$ 

5. ≥8.1 pip kurulduğundan emin olun:

(tensorflow)$ easy_install -U pip

6. TensorFlow'u active virtualenv ortamına yüklemek için aşağıdaki komutlardan birisini kullanın:

(tensorflow)$ pip install --upgrade tensorflow      # for Python 2.7
(tensorflow)$ pip3 install --upgrade tensorflow     # for Python 3.n
(tensorflow)$ pip install --upgrade tensorflow-gpu  # for Python 2.7 and GPU
(tensorflow)$ pip3 install --upgrade tensorflow-gpu # for Python 3.n and GPU

Eğer şu ana kadar herşey yolunda gitmiş ise kurulum başarı ile gerçekleşmiş demektir. Son adım olarak kurulumu kontrol etmek için:

source ~/tensorflow/bin/activate      # bash, sh, ksh, or zsh
source ~/tensorflow/bin/activate.csh  # csh or tcsh

Kodlarını çalıştırdığınızda (tensorflow) ortamına geçiyorsanız; işlem başarılı demektir.
Kaynak: https://www.tensorflow.org/install/