compile 메소드를 사용하여 순차 모델 컴파일

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Keras는 ONEIROS(개방형 신경 전자 지능형 로봇 운영 체제) 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. 머신 러닝 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

Keras 기능 API는 순차 API를 사용하여 생성된 모델에 비해 더 유연한 모델을 생성하는 데 도움이 됩니다. 기능적 API는 비선형 토폴로지가 있는 모델과 함께 작동할 수 있고 레이어를 공유하고 여러 입력 및 출력과 함께 작동할 수 있습니다. 딥 러닝 모델은 일반적으로 여러 계층을 포함하는 방향성 순환 그래프(DAG)입니다. 기능적 API는 레이어 그래프를 작성하는 데 도움이 됩니다.

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 -

예

print("Model is being compiled")
model.compile(
   optimizer=keras.optimizers.RMSprop(1e-3),
   loss={
      "priority": keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=True),
      "department": keras.losses.CategoricalCrossentropy(from_logits=True),
   },
   loss_weights=[1.0, 0.2],
)

코드 크레딧 - https://www.tensorflow.org/guide/keras/functional

출력

Model is being compiled

설명

모델은 '컴파일' 방법을 사용하여 컴파일됩니다.
컴파일이 진행 중일 때 모든 출력에 다른 손실을 할당할 수 있습니다.
다른 가중치를 다른 손실에 할당할 수도 있습니다. 이렇게 하면 총 훈련 손실이 조정됩니다.

compile 메소드를 사용하여 순차 모델 컴파일 - Keras 및 Python

예

출력

설명