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Python에서 Tensorflow를 사용하여 순차적 모델을 어떻게 점진적으로 생성할 수 있습니까?

순차 모델은 일반 레이어 스택이 있는 경우에 적합합니다. 이 스택에서 모든 레이어에는 정확히 하나의 입력 텐서와 하나의 출력 텐서가 있습니다. 모델에 다중 입력 또는 다중 출력이 있는 경우에는 적합하지 않습니다. 레이어를 공유해야 하는 경우에는 적합하지 않습니다. 레이어에 다중 입력 또는 다중 출력이 있는 경우에는 적합하지 않습니다. 비선형 아키텍처가 필요한 경우에는 적합하지 않습니다.

Tensorflow는 Google에서 제공하는 기계 학습 프레임워크입니다. 알고리즘, 딥 러닝 애플리케이션 등을 구현하기 위해 Python과 함께 사용되는 오픈 소스 프레임워크입니다. 연구 및 생산 목적으로 사용됩니다. 복잡한 수학 연산을 빠르게 수행하는 데 도움이 되는 최적화 기술이 있습니다.

NumPy와 다차원 배열을 사용하기 때문입니다. 이러한 다차원 배열은 '텐서'라고도 합니다. 이 프레임워크는 심층 신경망 작업을 지원합니다. 확장성이 뛰어나고 많은 인기 있는 데이터 세트와 함께 제공됩니다. GPU 계산을 사용하고 리소스 관리를 자동화합니다. 수많은 기계 학습 라이브러리와 함께 제공되며 잘 지원되고 문서화되어 있습니다. 이 프레임워크는 심층 신경망 모델을 실행하고 훈련하며 각 데이터 세트의 관련 특성을 예측하는 애플리케이션을 생성하는 기능을 가지고 있습니다.

'tensorflow' 패키지는 아래 코드 줄을 사용하여 Windows에 설치할 수 있습니다. -

pip install tensorflow

Tensor는 TensorFlow에서 사용되는 데이터 구조입니다. 흐름도에서 가장자리를 연결하는 데 도움이 됩니다. 이 흐름도를 '데이터 흐름 그래프'라고 합니다. 텐서는 다차원 배열 또는 목록에 불과합니다. 세 가지 주요 속성을 사용하여 식별할 수 있습니다.

  • Rank - 텐서의 차원에 대해 알려줍니다. 텐서의 순서 또는 정의된 텐서의 차원 수로 이해할 수 있습니다.

  • Type - Tensor의 요소와 관련된 데이터 유형에 대해 알려줍니다. 1차원, 2차원 또는 n차원 텐서일 수 있습니다.

  • 모양 - 행과 열의 개수입니다.

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. 머신 러닝 솔루션을 개발하고 캡슐화하는 데 필수적인 필수 추상화 및 빌딩 블록을 제공합니다.

Keras는 이미 Tensorflow 패키지에 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.

Keras를 포함하여 Tensorflow로 순차 모델을 생성하는 예를 살펴보겠습니다 -

예시

print("A sequential model is being created")
model = keras.Sequential()
model.add(layers.Dense(2, activation="relu"))
model.add(layers.Dense(3, activation="relu"))
model.add(layers.Dense(4))
print("Dense layers have been added to the model")

코드 크레딧 - https://www.tensorflow.org/guide/keras/sequential_model

출력

A sequenital model is being created
Dense layers have been added to the model

설명

  • 이것은 Python을 사용하여 Keras에서 순차 모델을 만들고 여기에 레이어를 추가하는 대체 방법입니다.

  • 변수는 '순차적' 메소드에 대한 호출에 할당됩니다.

  • 이 변수와 함께 'add' 메서드를 사용하여 모델에 대한 레이어를 생성합니다.

  • 레이어가 추가되면 데이터가 콘솔에 표시됩니다.