Tensorflow는 Google에서 제공하는 기계 학습 프레임워크입니다. 알고리즘, 딥 러닝 애플리케이션 등을 구현하기 위해 Python과 함께 사용되는 오픈 소스 프레임워크입니다. 연구 및 생산 목적으로 사용됩니다.
'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.
세 가지 주요 속성을 사용하여 식별할 수 있습니다.
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순위 - 텐서의 차원에 대해 알려줍니다. 텐서의 순서 또는 정의된 텐서의 차원 수로 이해할 수 있습니다.
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유형 - Tensor의 요소와 관련된 데이터 유형에 대해 알려줍니다. 1차원, 2차원 또는 n차원 텐서일 수 있습니다.
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모양 - 행과 열의 개수입니다.
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. 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 패키지 내에 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 Python을 사용하여 모델을 저장하고 직렬화하는 데 사용되는 larn ho Keras의 코드입니다.
예시
print("Save the model to a file")
model.save("path_to_my_model")
print("Delete the model")
del model
print("Recreating the model from the saved model")
model = keras.models.load_model("path_to_my_model") 코드 크레딧 - https://www.tensorflow.org/guide/keras/functional
출력
Save the model to a file") INFO:tensorflow:Assets written to: path_to_my_model/assets Delete the model Recreating the model from the saved model
설명
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모델이 파일에 저장됩니다.
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이 모델은 파일에 저장된 모델에서 다시 생성할 수 있도록 삭제됩니다.
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'load_model' 메소드를 사용하여 재생성합니다.