Tensorflow는 Google에서 제공하는 기계 학습 프레임워크입니다. 알고리즘, 딥 러닝 애플리케이션 등을 구현하기 위해 Python과 함께 사용되는 오픈 소스 프레임워크입니다. 연구 및 생산 목적으로 사용됩니다.
Keras는 ONEIROS(개방형 Neuro-Electronic Intelligent Robot Operating System) 프로젝트에 대한 연구의 일부로 개발되었습니다. Keras는 Python으로 작성된 딥 러닝 API입니다. 기계 학습 문제를 해결하는 데 도움이 되는 생산적인 인터페이스를 갖춘 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 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 Notebook 위에 구축되었습니다. 다음은 코드입니다 -
예시
print("The weights are saved")
model.save_weights('./checkpoints/my_checkpoint')
print("A new model instance is created")
model = create_model()
print("Restore the weights of the old model")
model.load_weights('./checkpoints/my_checkpoint')
print("The model is being evaluated")
loss, acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2)
print("Restored model, accuracy: {:5.2f}%".format(100 * acc)) 코드 크레딧 - https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/save_and_load
출력
설명
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새 모델의 가중치는 'save_weights' 메소드를 사용하여 저장됩니다.
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또 다른 새 모델은 'create_model' 메소드를 사용하여 생성됩니다.
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이전 모델의 가중치가 복원됩니다.
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새 모델은 이전 가중치와 연결되고 평가됩니다.
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이 새로운 모델은 'evaluate' 방법을 사용하여 평가됩니다.
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훈련 중 정확도와 손실이 결정됩니다.
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이 값은 콘솔에 표시됩니다.