Tensorflow는 Google에서 제공하는 기계 학습 프레임워크입니다. 알고리즘, 딥 러닝 애플리케이션 등을 구현하기 위해 Python과 함께 사용되는 오픈 소스 프레임워크입니다. 연구 및 생산 목적으로 사용됩니다.
'tensorflow' 패키지는 아래 코드 줄을 사용하여 Windows에 설치할 수 있습니다 -
pip install tensorflow
레이어 API는 Keras API의 일부입니다. 케라스는 그리스어로 '뿔'을 의미한다. Keras는 ONEIROS(개방형 신경 전자 지능형 로봇 운영 체제) 프로젝트에 대한 연구의 일부로 개발되었습니다. Keras는 Python으로 작성된 딥 러닝 API입니다. 기계 학습 문제를 해결하는 데 도움이 되는 생산적인 인터페이스가 있는 고급 API입니다. Tensorflow 프레임워크 위에서 실행됩니다. 빠른 실험을 돕기 위해 제작되었습니다. 기계 학습 솔루션을 개발하고 캡슐화하는 데 필수적인 필수 추상화 및 빌딩 블록을 제공합니다. 확장성이 뛰어나며 플랫폼 간 기능이 함께 제공됩니다. 이는 Keras가 TPU 또는 GPU 클러스터에서 실행될 수 있음을 의미합니다. Keras 모델은 웹 브라우저나 휴대폰에서도 실행되도록 내보낼 수도 있습니다.
Keras는 이미 Tensorflow 패키지 내에 있습니다. 아래 코드 줄을 사용하여 액세스할 수 있습니다.
import tensorflow from tensorflow import keras
Google Colaboratory를 사용하여 아래 코드를 실행하고 있습니다. Google Colab 또는 Colaboratory는 브라우저를 통해 Python 코드를 실행하는 데 도움이 되며 구성이 필요 없고 GPU(그래픽 처리 장치)에 대한 무료 액세스가 필요합니다. Colaboratory는 Jupyter Notebook을 기반으로 구축되었습니다.
다음은 조밀한 레이어를 만드는 코드입니다 -
예시
print("Three dense layers are being created")
layer1 = layers.Dense(2, activation="relu", name="layer_1")
layer2 = layers.Dense(3, activation="relu", name="layer_2")
layer3 = layers.Dense(4, name="layer_3")
print("The model is being called on test data")
x = tf.ones((4, 4))
y = layer3(layer2(layer1(x))) 코드 크레딧 - https://www.tensorflow.org/guide/keras/sequential_model
출력
Three dense layers are being created The model is being called on test data The layers are [<tensorflow.python.keras.layers.core.Dense object at 0x7fe921aaf7b8>, <tensorflow.python.keras.layers.core.Dense object at 0x7fe921a6d898>, <tensorflow.python.keras.layers.core.Dense object at 0x7fe921a6dc18>]
설명
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이것은 Python을 사용하여 Keras에서 순차 모델을 만들고 여기에 레이어를 추가하는 대체 방법입니다.
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모든 레이어는 'layers.Dense' 메서드를 호출하여 명시적으로 생성됩니다.
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이 생성자에 레이어 목록을 전달하여 순차 모델을 만듭니다.
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'layers' 속성을 사용하여 모델의 레이어에 대한 자세한 내용을 알 수 있습니다.
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레이어가 추가되면 데이터가 콘솔에 표시됩니다.