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.
예시
다음은 코드 조각입니다 -
print("Defining the function to build a one dimensional convolutional network")
def create_model(vocab_size, num_labels):
model = tf.keras.Sequential([
layers.Embedding(vocab_size, 64, mask_zero=True),
layers.Conv1D(64, 5, padding="valid", activation="relu", strides=2),
layers.GlobalMaxPooling1D(),
layers.Dense(num_labels)
])
return model 코드 크레딧 - https://www.tensorflow.org/tutorials/load_data/text
출력
Defining the function to build a one dimensional convolutional network
설명
-
'초기화' 벡터화된 모델은 1차원 컨볼루션 신경망을 구축하는 데 사용됩니다.
-
이것은 또한 '순차' API를 사용하여 수행됩니다.