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.
'tensorflow' 패키지는 아래 코드 줄을 사용하여 Windows에 설치할 수 있습니다 -
pip install tensorflow
케라스는 그리스어로 '뿔'을 의미한다. Keras는 ONEIROS(개방형 신경 전자 지능형 로봇 운영 체제) 프로젝트 연구의 일부로 개발되었습니다. 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.
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 Keras 기능 API를 사용하여 Python을 사용하여 계층을 생성하는 방법을 볼 수 있는 코드 스니펫입니다.
예시
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
inputs = keras.Input(shape=(784,))
print("Demonstration")
img_inputs = keras.Input(shape=(32, 32, 3))
print("Dimensions of input")
print(inputs.shape)
print("The type of input")
print(inputs.dtype)
print("Layers in the model")
dense = layers.Dense(64, activation="relu")
x = dense(inputs)
x = layers.Dense(64, activation="relu")(x)
outputs = layers.Dense(10)(x)
print("Model is being built")
model = keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs, name="mnist_model")
print("More information about the model")
model.summary() 코드 크레딧 - https://www.tensorflow.org/guide/keras/functional
출력
설명
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입력 노드가 생성되고 데이터의 형태가 784차원 벡터로 설정됩니다.
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반환되는 입력에는 이전에 모델에 공급된 입력 데이터의 '모양' 및 'dtype'에 대한 정보가 포함됩니다.
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입력과 출력을 지정하여 모델을 생성합니다.