Tensorflow keras MNIST image of Model Optimization & Training (Expert)

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Tensorflow 공식 예제 사이트 이미지 분석 초보자 예제 https://www.tensorflow.org/tutorials/quickstart/advanced 라이브러리 Import 학습 과정 돌아보기 Build Model 이미지 확인 tf.data.Dataset.from_tensor_slices Keras 초보자용 부분에서 사용했던 fit부분에 train_x, train_y를 넣어주지 않고 바로 train_ds을 넣어줄 수 있다 그 이유는 train_ds는 generator Type이기 떄문이다. Optimization Training @tf.function : 기존 session 열었던 것처럼 바로 작동 안 하고, 그래프만 만들고 학습이 시작되면 […]

Tensorflow keras MNIST image of Optimization & Training (beginner)

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Tensorflow 공식 사이트 이미지 분석 초보자 예제 초보자 예제 https://www.tensorflow.org/tutorials/quickstart/beginner 학습과정 Import tensorflow keras layers And MNIST Build Model Model Compile Loss FunctionOptimizationMetrics Optimization 모델을 학습하기 전 설정 Loss Function Optimization Metrics Loss Function 평가지표. 검증셋과 연관. 훈련 과정을 모니터링하는데 사용.  Binary Crossentropy : 2개의 레이블 클래스(0, 1로 가정)가 있을 때 Binary Crossentropy를 사용하면 좋다 […]

Identify the role concept and parameters of each layer in TensorFlow

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Feature Extraction 이미지을 특징, 패턴으로 다양하게 데이터 셋을 해보고 모델을 구성해 데이터 셋 값을 모델에 넘겨보는 예제를 해보곘다. Convolution 이미지을 특징, 패턴 데이터 SET 텐서플로우 케라스에서 제공해주는 Convolution을 통해 원하는 옵션 정의하고 그 옵션 설정값으로 이미지가 다양하게 나타내는 모델을 만들기까지 하겠다. 텐서플로우, 넘파이, 마플랏 각 라이브러리들을 불러온다. tf.keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides, padding, activation) tf.keras.layers.Conv2D 옵션 설명 […]