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Python에서 새로운 콜백으로 모델을 훈련하는 데 Keras를 어떻게 사용할 수 있습니까?


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.

'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.

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 코드입니다 -

예시

print("The model is trained with new callback")
model.fit(train_images,
   train_labels,
   epochs=50,
   callbacks=[cp_callback],
   validation_data=(test_images, test_labels),
   verbose=0)
ls {checkpoint_dir}
print("The latest checkpoint being updated")
latest = tf.train.latest_checkpoint(checkpoint_dir)
print(latest)

코드 크레딧:https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/save_and_load

출력

Python에서 새로운 콜백으로 모델을 훈련하는 데 Keras를 어떻게 사용할 수 있습니까?

Python에서 새로운 콜백으로 모델을 훈련하는 데 Keras를 어떻게 사용할 수 있습니까?

Python에서 새로운 콜백으로 모델을 훈련하는 데 Keras를 어떻게 사용할 수 있습니까?

Python에서 새로운 콜백으로 모델을 훈련하는 데 Keras를 어떻게 사용할 수 있습니까?

설명

  • 새로 생성된 모델 인스턴스는 훈련 데이터에 적합합니다.

  • 체크포인트 디렉토리의 모든 파일이 콘솔에 표시됩니다.

  • 가장 최근 체크포인트가 업데이트됩니다.

  • 이 새 체크포인트는 콘솔에 표시됩니다.