[shell] 쉘 스크립트 딥 러닝 프로젝트 예시
본 예시에서는 쉘 스크립트를 사용하여 딥 러닝 프로젝트를 자동화하는 방법을 다룹니다.
목차
프로젝트 설정
먼저, 프로젝트에 필요한 환경을 설정합니다. 적절한 디렉토리를 생성하고, 데이터셋과 소스 코드를 다운로드 받습니다.
#!/bin/bash
# 프로젝트 디렉토리 생성
mkdir deep_learning_project
cd deep_learning_project
# 데이터셋 다운로드
wget http://example.com/dataset.zip
unzip dataset.zip
# 소스 코드 클론
git clone https://github.com/example/project.git
데이터 전처리
다음으로, 데이터를 전처리합니다. 데이터를 읽어오고, 필요한 형식으로 변환하며, 학습에 적합한 형태로 가공합니다.
#!/bin/bash
# 데이터 전처리 스크립트 실행
python data_preprocessing.py
모델 훈련
필요한 데이터가 모두 준비되었으면, 이제 딥 러닝 모델을 훈련합니다.
#!/bin/bash
# 모델 훈련 스크립트 실행
python train_model.py
모델 평가
마지막으로, 훈련된 모델을 평가하여 성능을 확인합니다.
#!/bin/bash
# 모델 평가 스크립트 실행
python evaluate_model.py
이렇게하면 딥 러닝 프로젝트의 각 단계를 자동화할 수 있습니다. 코드 실행 중 발생할 수 있는 에러나 예외 처리는 각자의 프로젝트에 맞게 추가하여 완성도를 높일 수 있습니다.