텐서플로우 인공신경망 예제

먼저, 텐서플로우의 주요 아이디어를 살펴보겠습니다. 이제 신경망이 “배운” 것을 시도해 볼 수 있게 되었으니, 케라스란 무엇일까요? Keras는 파이썬으로 작성된 오픈 소스 신경망 라이브러리입니다. TL;DR 텐서플로우 2를 사용하여 첫 번째 신경망 모델을 빌드하고 학습합니다. 모델을 사용하여 이미지에서 의류 유형을 인식합니다. TCPU는 클라우드에서만 사용할 수 있지만 로컬 컴퓨터에 TensorFlow를 설치하면 CPU 또는 GPU 처리 아키텍처를 모두 대상으로 지정할 수 있습니다. GPU 버전을 활용하려면 컴퓨터에 NVIDIA 그래픽 카드가 있어야 하며 몇 가지 요구 사항을 충족해야 합니다. 축! 이 가이드를 통해 TensorFlow 2.0의 초보자 용 노트북을 만들었으며 이제 신경망 레이어, 활성화 기능, 로그, 드롭아웃, 최적화 프로그램, 손실 기능 및 손실 및 시대의 모양을 더 잘 이해할 수 있습니다. 또한 TensorFlow/Keras를 사용하여 이러한 개념을 구현하는 방법에 대해서도 잘 알고 있었습니다! 자세한 연습을 위해 이 가이드에서 설명하는 다양한 매개 변수를 실험하여 모델 성능에 미치는 영향을 확인하는 것이 좋습니다. 해피 모델링! 조금 무서운 소리 경우 – 걱정하지 마십시오.

여기에 내 간단한 정의입니다 – 텐서 플로우를 트위스트와 함께 멍에하지만 아무것도로 봐. 당신이 전에 numpy에 일한 경우, 텐서 플로우를 이해하는 것은 케이크의 조각이 될 것입니다! numpy와 TensorFlow의 주요 차이점은 TensorFlow가 게으른 프로그래밍 패러다임을 따른다는 것입니다. 먼저 수행할 모든 작업의 그래프를 빌드한 다음 “세션”이 호출되면 그래프를 “실행”합니다. 내부 데이터 표현을 텐서(일명 다차원 배열)로 변경하여 확장 가능하도록 제작되었습니다. 계산 그래프를 작성하는 것은 텐서플로우의 주요 성분으로 간주될 수 있습니다. 계산 그래프의 수학적 구성에 대해 자세히 알아두려면 이 문서를 읽어보십시오. 마침내 실제로 모델을 훈련하고 TensorFlow 2.0을 사용하면 매우 쉽게 수행할 수 있습니다. 이 기사에서는 TensorFlow를 소개합니다. 이 기사를 읽은 후에는 신경망의 응용 프로그램을 이해하고 TensorFlow를 사용하여 실제 문제를 해결할 수 있습니다.

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