Tensorflow는 Google에서 제공하는 기계 학습 프레임워크입니다. 알고리즘, 딥 러닝 애플리케이션 등을 구현하기 위해 Python과 함께 사용되는 오픈 소스 프레임워크입니다. 연구 및 생산 목적으로 사용됩니다.
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 인터페이스를 갖춘 고급 API입니다.
Tensorflow 프레임워크 위에서 실행됩니다. 빠르게 실험할 수 있도록 제작되었습니다. 머신 러닝 솔루션을 개발하고 캡슐화하는 데 필수적인 필수 추상화 및 빌딩 블록을 제공합니다.
확장성이 뛰어나며 플랫폼 간 기능이 함께 제공됩니다. 이는 Keras가 GPU의 TPU 또는 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 -
예
print("Three dense layers are being created")
layer = layers.Dense(3)
print("The weights associated with the layers are")
print(layer.weights)
print("The created layers is called on test data")
x = tf.ones((2, 3))
y = layer(x)
print("Now, the weights are : ")
print(layer.weights) 코드 크레딧 - https://www.tensorflow.org/guide/keras/sequential_model
출력
Three dense layers are being created The weights associated with the layers are [] The created layers is called on test data Now, the weights are : [<tf.Variable 'dense_11/kernel:0' shape=(3, 3) dtype=float32, numpy= array([[-0.9901273 , -0.70897937, -0.44804883], [ 0.6849613 , 0.5198808 , 0.48534775], [-0.07876515, -0.73648643, 0.44018626]], dtype=float32)>, <tf.Variable 'dense_11/bias:0' shape=(3,) dtype=float32, numpy=array([0., 0., 0.], dtype=float32)>]
설명
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Keras 모델의 모든 레이어는 최적의 가중치를 생성할 수 있도록 입력의 모양을 알아야 합니다.
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처음에는 레이어가 생성될 때 연결된 가중치가 없습니다.
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따라서 처음 입력 시 호출될 때 가중치를 생성합니다.
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가중치가 입력의 모양에 따라 달라지기 때문입니다.
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레이어가 순차적으로 생성됩니다.
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테스트 데이터에서 호출됩니다.
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이 새 모델과 관련된 가중치가 콘솔에 표시됩니다.