링크로 쓸라다가 링크 없어지면 대체 방법이 없어서 씀.

출처 nick2ya.tistory.com/6

웹캠 따로 안 사도 됨

노트북은 캠이 달려 있으니 별 설정이 필요 없는데 데스크탑은 캠이 안 달려 있음. 

opencv공부해야 해서 웹캠을 살려다가 뭔가 스마트폰으로 하려는 게 있을 것 같아서 구글링해보니 역시 있음

DroidCam이라는 앱을 일단 설치해야 함. 

그리고 핸드폰에서 구글 앱스토에서 DroidCam을 검색해서 설치

그러면 와이파이로 연결 할 수도 있는데 중간에 막 끊김. 

그래서 USB로 연결

근데 나는 장치가 안 뜨고 연0결 안 됨.

 

그러면 드라이버 설치하고 USB연결 함. 그러면 연결 됨. 

웹캠값 아낌. 

 

이힝

 

 

AZURE는 윈도우와의 호환성이 좋음. 일단 GCP랑 AWS는 RDP로 연결하는 게 좀 복잡함. 그래서 나는 윈도우가 좋다! 하는 사람(나)은 AZURE가 좋음. 반면에 우분투같은 리눅스도 상관없는 사람은 GCP가 좋은듯. AWS는 일단 논외였음. 

AWS는 너무 많은 서비스를 나열 하듯이 그냥 준비했기 때문에 별로였음. 그리고 테스트할 때 프리티어를 주긴 하지만 너무 제한하기 때문에 테스트하는 데 어려움이 많았음. GCP나 AZURE의 경우에도 마찬가지이긴 했지만..어쨌든 본인에게 AWS는 영 별로임. 

이제 딥러닝 서버를 AZURE구축할 예정

 

tensorflow==2.0.0

keras==2.3.0

h5py==3.1.0

 

model을 못 읽는 desirialize? 직렬화에 대한 문제가 발생.

아무래도 버전업되면서 문제가 발생한듯

그런데 나는 이미 개발을 완료함

tensorflow랑 keras버전은 그대로 두고 다른 걸 변경해야 함

pip uninstall h5py

pip install h5py==2.10.0

문제해결

sys.path.append(PATH)

from ~ import ~

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- windows에서 C:\\로 표현 해도 PRINT해보면 C:\로 표기되서 나옴. 

Linux - 슬래시(/)로 경로(폴더) 구분 

그런데 상대 경로는 ./으로 둘 다 구분 할 수 있음. 

 

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음슴체로 쓸게요 회사라서 ㅎㅎ

 

1. 일단 11/8일 어제 구글에 연동된 SKT 소액결제가 문자가 울리기 시작함.  20만원이 빠져나감 아마 20만원이 이체 한도였나 봄.주말이였고 해서 사이버 경찰청에 신고도 못하고 일단 오늘까지 기다리기로 함. 

2. 그리고 오늘 출근 하고 9시 땡 하자마자 구글 코리아에 전화를 함. 그런데 코로나 때문에 인원 감출 이라는 자동응답만 계속 뜨고 전화를 안 받음

3. SKT에도 전화를 함. 소액결제 내역 받아 볼 수 있냐고 해서 G로 시작하는 소액결제내역 다 받아 적음 (주의. 엄청 김. 받아 적기 힘듬.... 근데 결론부터 말하면 코드는 필요 없었음) 그런데 구글 코리아는 계속 전화가 안 됨. 점심 시간 이후 사이버 경찰청에 전화를 함. 여경께서 받으심. 해킹 당했다고 자초지종을 설명.  공감해주심...(너무 고마웠음) 구글 코리아 계속 자동응답인데 어떻게 하냐고 물어봄...(사실 여기에 물어볼 건 아닌데 너무 급해서 물어 봄..) 

4. 구글 코리아는 계속 전화해보니 빡치게 자동응답만 뜸.

결국 장기전을 각오하고 이메일을 보내려고 했는데 이메일도 없음!?!?!?

 그래서 아무데나 막 뒤져봤는데 저 위에 Google 계정관리 쪽에 찾아보면 구글 관리자랑 채팅 할 수 있는 창이 있음. 그래서 채팅에서 자초지종을 설명하고 하소연 함(ㅋㅋㅋ) 그러면 상담하는 사람이 몇가지 질문(계정을 양도한 적 있느냐 핸드폰을 잃어버린 적 있느냐 등등 개인정보 관련)을 하고 3,4일 뒤에 답변 준다고 함. 

 그런데 오늘 취소 문자를 받음?!?!?!? 구글 빠른 일처리 무엇? 갤럭시 계속 써야겠음. 환불 안 해 주면 아이폰으로 갈아 타려고 했는데 (ㅋㅋㅋ) 다사다난한 하루였음. 일도 손에 안 잡히고 .. 아무쪼록 다른 분들에게 도움이 되었으면 함. 

 

텐서플로우의 버전업으로 인한 케라스의 초기화에러인 듯 하다. 

 

model = load_model('model_'+target_data+'.h5'custom_objects={'R_Squared': R_Squared,'root_mean_squared_error':root_mean_squared_error})

-> 

model = tf.keras.models.load_model('model.'+target+'.h5'custom_objects={'R_Squared': R_Squared}) #model load

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