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6 poststensorflow 학습, 실행 시간
#.o2z4bcj7i Inception-v3. This model was trained for several weeks on multiple GPUs on ImageNet. Transfer learning does not require GPUs to trainTraining across the full training set (40,000 images) took less than a minute on my Macbook Pro without GPU support. 1080 gpu 2개로 cifar10 학습 시간은 백만 steps에 20시간 정도 걸렸다.Image recognition 실행해보면, 1번 prediction에 2초쯤 걸리는 것 같다.
리얼 레이싱 3 차량 비교 - 2차원 차트
Real Racing 3에는 다양한 차량이 저마다의 개성으로 등장합니다. 제 이전 글들을 보시면 최대속도, 가속력, 제동력, 그리고 접지력의 4개 수치로 차트를 그린 것이 있는데, 많이 복잡한 감이 있어 좀 간소화 해서 다시 비교해 보려고 합니다. 다양한 차량의 특성을 2차원 차트로 그려주는 것이 가장 직관적으로 보여주는 것인데, 변수가 4가지라 이를 2차원화 하기 위해 두 개씩 묶었습니다. 먼저, 직선 구간에서 빠른 속도와 높은 가속력으로 추월하는 능력, 즉 더 빠르게 달려서 추월하는 항목을 하나로 묶고, 곡선구간에서 강한 제동력과 높은 접지력으로 속도를 더 늦게, 덜 줄이고 추월하는 항목으로 하나를 묶었습니다. 즉, 직선 구간 추월이 용이한 차량과, 곡선구간 추월이 더 쉬운 것으로 2차원화한 것입니다.
