자율주행자동차 학습 !!

드디어...학습 성공!​ 매뉴얼에는 epochs가 13이었지만 학습이 잘 안 됬다. 그래서... 표준 0을 하그와잉 추가하고 130회 반복하고 성공!

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학습에 걸린 시간은 회사 PC에서는 30분, 내 노트북은 약 3시간 걸렸다. (CNN 5층, FCL 5층, 초기 이미지 크기는 66 x 200)이를 Orangepi에서 학습시키면?"ᄒᄃᄃ"아래는 CNN1층 통과의 이미지다.

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제가 만든 게 아니라... '메이 코스 Vol5자율 주행 자동차'에서 제공한 코드를 사용했다. 그래서 소스코드 유출 불가 그러니까 과인, 자율주행 동영상 가능

약간 옆으로 치우치기도 한다.좌, 우의 steering이 고정치인 것이 문재. →이건 Onehot이 아니라 형세에 맞는 analog 값을 이용해야 할 것 같은데... 1단 pass2)정상 주행만을 이용하고 학습시킨 것은 문재 → 라인 가운데로 이동하는 모습만 찍어서 학습시켰잖아? 그러면 저렇게 라인에 붙을 때는 어떤 출력을 낼까? 라인을 친구에게 자신감을 가지려고 하는 경우에는? 주행모습이 아니라 몇몇 대표적인 좌우회전과 직진모습을 찍어 학습시켜보자.​

가)tf.trainSaver.restore()를 사용하는 경우 학습모델을 변경시켜서는 안 된다. 소스를 정리합니다라고 약간 수정한 뒤 잠시 삽질을 했다.2)Spyder를 이용할 경우 다시 학습(?)이 안 되는 경우가 있다. Console Kernel을 restart해야 합니다3)tensorboard명령은 "Anaconda Prompt"로 입력해야 합니다!!! 이걸 몰라서 잠시 굴삭기로... 진짜 기본이라서 그런가? 어디에도 설명이 없다...)C:\>tensorboard-logdir=C:/Documents/WorkPy/AI_Car/logs-port=6006 C:\Documents/WorkPy/AI_Car>tensorboard-logdir=./logs-port=6006그리고 chrom에서 0.0.0.0:6006 or localhost:6006(windos하나 0이지만 0.0.0.0을 닫고 있다)