In [ ]:
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이 문서는 (Colaboratory) 노트북 파일입니다. 파이썬 프로그램을 브라우저에서 직접 실행할 수 있기 때문에 텐서플로를 배우고 사용하기 좋은 도구입니다:
더 많은 예제와 자세한 안내는 텐서플로 튜토리얼을 참고하세요.
먼저 프로그램에 텐서플로 라이브러리를 임포트합니다:
In [ ]:
!pip install tensorflow-gpu==2.0.0-rc1
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten, Conv2D
from tensorflow.keras import Model
MNIST 데이터셋을 로드하여 준비합니다.
In [ ]:
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0
# 채널 차원을 추가합니다.
x_train = x_train[..., tf.newaxis]
x_test = x_test[..., tf.newaxis]
tf.data를 사용하여 데이터셋을 섞고 배치를 만듭니다:
In [ ]:
train_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(
(x_train, y_train)).shuffle(10000).batch(32)
test_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_test, y_test)).batch(32)
케라스(Keras)의 모델 서브클래싱(subclassing) API를 사용하여 tf.keras 모델을 만듭니다:
In [ ]:
class MyModel(Model):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
self.conv1 = Conv2D(32, 3, activation='relu')
self.flatten = Flatten()
self.d1 = Dense(128, activation='relu')
self.d2 = Dense(10, activation='softmax')
def call(self, x):
x = self.conv1(x)
x = self.flatten(x)
x = self.d1(x)
return self.d2(x)
model = MyModel()
훈련에 필요한 옵티마이저(optimizer)와 손실 함수를 선택합니다:
In [ ]:
loss_object = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy()
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam()
모델의 손실과 성능을 측정할 지표를 선택합니다. 에포크가 진행되는 동안 수집된 측정 지표를 바탕으로 최종 결과를 출력합니다.
In [ ]:
train_loss = tf.keras.metrics.Mean(name='train_loss')
train_accuracy = tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy(name='train_accuracy')
test_loss = tf.keras.metrics.Mean(name='test_loss')
test_accuracy = tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy(name='test_accuracy')
tf.GradientTape를 사용하여 모델을 훈련합니다:
In [ ]:
@tf.function
def train_step(images, labels):
with tf.GradientTape() as tape:
predictions = model(images)
loss = loss_object(labels, predictions)
gradients = tape.gradient(loss, model.trainable_variables)
optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables))
train_loss(loss)
train_accuracy(labels, predictions)
이제 모델을 테스트합니다:
In [ ]:
@tf.function
def test_step(images, labels):
predictions = model(images)
t_loss = loss_object(labels, predictions)
test_loss(t_loss)
test_accuracy(labels, predictions)
In [ ]:
EPOCHS = 5
for epoch in range(EPOCHS):
for images, labels in train_ds:
train_step(images, labels)
for test_images, test_labels in test_ds:
test_step(test_images, test_labels)
template = '에포크: {}, 손실: {}, 정확도: {}, 테스트 손실: {}, 테스트 정확도: {}'
print (template.format(epoch+1,
train_loss.result(),
train_accuracy.result()*100,
test_loss.result(),
test_accuracy.result()*100))
훈련된 이미지 분류기는 이 데이터셋에서 약 98%의 정확도를 달성합니다. 더 자세한 내용은 TensorFlow 튜토리얼을 참고하세요.