Tensorflow는 Google에서 제공하는 기계 학습 프레임워크입니다. 알고리즘, 딥 러닝 애플리케이션 등을 구현하기 위해 Python과 함께 사용되는 오픈 소스 프레임워크입니다. 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.
'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. 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 코드 조각입니다 -
예시
print("Defining a sequential model")
def create_model():
model = tf.keras.models.Sequential([
keras.layers.Dense(512, activation='relu', input_shape=(784,)),
keras.layers.Dropout(0.2),
keras.layers.Dense(10)
])
model.compile(optimizer='adam',
loss=tf.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
metrics=[tf.metrics.SparseCategoricalAccuracy()])
return model
print("Creating a model instance")
model = create_model()
print("Displaying the architecture of the sequential model")
model.summary() 코드 크레딧 - https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/save_and_load
출력
설명
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Keras를 사용하여 순차 모델을 생성합니다.
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'조밀한' 레이어가 생성됩니다.
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이 모델은 컴파일됩니다.
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이 모델의 인스턴스가 생성됩니다.
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이 모델에 대한 세부 정보는 '요약' 방식을 사용하여 화면에 표시됩니다.