Python을 사용하여 빌드한 모델을 내보내는 데 Tensorflow를 어떻게 사용할 수 있나요?

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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.

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.

예

다음은 코드 조각입니다 -

print("The model is being exported")
export_model = tf.keras.Sequential(
   [binary_vectorize_layer, binary_model,
   layers.Activation('sigmoid')])
print("The model is being compiled")
export_model.compile(
   loss=losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=False),
   optimizer='adam',
   metrics=['accuracy'])
print("The model is being tested with `raw_test_ds`, which resuls in raw strings")
loss, accuracy = export_model.evaluate(raw_test_ds)
print("The accuracy of the model is : {:2.2%}".format(binary_accuracy))

코드 크레딧 - https://www.tensorflow.org/tutorials/load_data/text

출력

The model is being exported
The model is being compiled
The model is being tested with `raw_test_ds`, which resuls in raw strings
250/250 [==============================] - 4s 13ms/step - loss: 0.5296 - accuracy: 0.8078
The accuracy of the model is : 81.10%

설명

'TextVectorization' 레이어는 모델에 공급되기 전에 데이터세트에 적용됩니다.
모델이 원시 문자열을 처리해야 하는 경우 모델 내부에 'TextVectorization' 레이어를 적용할 수 있습니다.
이를 달성하기 위해 훈련 중에 사용된 가중치의 도움으로 새 모델이 생성됩니다.