tensorflow 머신러닝 예제

나는 주어진 숫자를 예측하는 텐서 플로우 모델을 가지고 있지만 (MNIST기준) 조금 실패합니다. 정확도를 인쇄하거나 TF를 사용하여 이 숫자를 예측하는 것이 좋습니다. 기계 학습의 기본 및 개념에 대해 알아보려면 기계 학습 충돌 과정을 수강하는 것이 좋습니다. 이 노트북 컬렉션은 파이썬과 함께 딥 러닝책에서 영감을 받았습니다. 이 자습서에서는 딥 러닝 모델을 구축하고 교육하기 위해 TensorFlow의 고급 파이썬 API인 tf.keras를 사용합니다. 텐서플로우에서 케라스 사용에 대해 자세히 알아보려면 텐서플로우 케라스 가이드를 참조하십시오. Nishant Shukla가 쓴 TensorFlow 책을 사용하여 기계 학습을 확인하십시오. aymericdamien/TensorFlow-예제에서 새로운 릴리스에 대한 알림을 원하십니까? 게시자의 노트 : 파이썬과 딥 러닝은 파이썬 언어와 강력한 케라스 라이브러리를 사용하여 딥 러닝의 분야를 소개합니다. 케라스 크리에이터이자 구글 AI 연구원인 프랑수아 콜렛(François Chollet)이 쓴 이 책은 직관적인 설명과 실용적인 사례를 통해 여러분의 이해를 구축합니다.

이미지 작업을 계속하고 싶다면 PCA, K-Means 및 지원 벡터 머신 (SVM)의 도움으로 MNIST 데이터 집합을 다루는 DataCamp의 scikit-learn 자습서를 확인하십시오. 또는 벨기에 교통 표지판 데이터 집합을 사용하는 이 자습서와 같은 다른 자습서를 살펴보십시오. 또한 파이썬의 딥 러닝, DataCamp의 Keras 자습서 또는 R 자습서가있는 keras에 관심이있을 수 있습니다. TF v2에 대한 자습서 인덱스는 여기에서 확인할 수 있습니다: TensorFlow 2.0 예제. TensorBoard 는 10 epochs 이상의 정확도 증가에 대한 플롯을 통해 더 많은 배경 정보를 수집했기 때문에 여기에서 데이터 집합을 다운로드할 차례입니다. “벨기에TSC_Training”과 “벨기에TSC_Test”라고 불리는 “분류용 벨기에TS(잘자른 이미지)” 옆에 나열된 두 개의 zip 파일을 가져와야 합니다. 팁 : 텐서가 간단한 가정용 물건의 도움으로 무엇인지 설명하는이 비디오를 보십시오! 나중에 TensorBoard에서 사용할 수 있는 세션에서 이벤트를 기록하기 위해 TensorFlow는 FileWriter 클래스를 제공합니다. 생성자가 여섯 개의 매개 변수를 받아들이고 다음과 같이 보이는 요약 및 이벤트를 저장하는 이벤트 파일을 만드는 데 사용할 수 있습니다. 당신이 모든 세부 사항을 이해하지 않는 경우 괜찮아요, 이것은 우리가 가서 설명 세부 사항과 함께 전체 TensorFlow 프로그램의 빠른 진행 개요입니다.

셰이프가 전달되지 않으면 이 텐서가 어떤 모양으로든 공급될 수 있습니다. 중요한 참고 사항으로 자리 표시자 텐서 가 세션이 실행될 때 데이터를 공급해야 하며 해당 부분이 누락된 경우 자리 표시자는 다음 구조로 오류를 생성합니다. 이 데이터 집합의 경우 0.2인 총 예제 수에서 분류자를 놓친 경우의 수입니다(즉, 분류기는 테스트 데이터의 20%에 대해 잘못된 데이터 레이블을 제공합니다). TensorFlow는 기계 학습 및 딥 러닝 시스템을 구현하는 데 사용되는 구글에서 만든 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리입니다. 이 두 이름에는 컴퓨터가 복잡한 패턴을 자동으로 찾아내고 최선의 결정을 내리는 방법을 배울 수 있도록 하는 일련의 강력한 알고리즘이 포함되어 있습니다. 감소 연산자의 첫 번째 매개 변수는 우리가 줄이려는 텐서입니다. 두 번째 매개 변수는 축소를 수행하려는 차원의 인덱스입니다. 해당 매개 변수는 선택 사항이며 전달되지 않으면 모든 차원을 따라 감소가 수행됩니다. tf를 사용하지 않은 경우 sess.close()로 세션을 종료해야 합니다. 세션() sess: 텐서플로우 세션을 시작합니다. 이를 실행하려면 최신 버전의 TensorFlow도 필요합니다.

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