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Python을 사용하여 모델의 한 계층에서만 기능을 추출하는 데 Keras를 어떻게 사용할 수 있습니까?

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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.

'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.

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.

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

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 -

예시

print("Feature extraction from one layer only")
initial_model = keras.Sequential(
   [
      keras.Input(shape=(250, 250, 3)),
      layers.Conv2D(32, 5, strides=2, activation="relu"),
      layers.Conv2D(32, 3, activation="relu", name="my_intermediate_layer"),
      layers.Conv2D(32, 3, activation="relu"),
   ]
)
print("Feature extraction from the model")
feature_extractor = keras.Model(
   inputs=initial_model.inputs,
   outputs=initial_model.get_layer(name="my_intermediate_layer").output,
)
print("The feature extractor method is called on test data")
x = tf.ones((1, 250, 250, 3))
features = feature_extractor(x)

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

출력

Feature extraction form one layer only 
Feature extraction form the model
The feature extractor method is called on test data

설명

  • 모델의 아키텍처가 준비되면 학습됩니다.

  • 교육이 완료되면 평가됩니다.

  • 이 모델은 디스크에 저장됩니다.

  • 필요할 때 복원할 수 있습니다.

  • 여러 GPU를 사용하여 모델 학습 속도를 높일 수 있습니다.

  • 모델이 빌드되면 기능적 API 모델처럼 작동합니다.

  • 이것은 모든 레이어에 입력과 출력이 있음을 나타냅니다.

  • 여기에서 특징은 하나의 단일 레이어에서 명시적으로 추출됩니다.