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Introducing TensorFlow !!
(TensorFlow 이해)
- Table of Learning
| No | Titile | Educational Istitution | Term |
|---|---|---|---|
| 1 | 텐서플로우 딥러닝 인공지능 개발 | IT이젠아카데미 | 18.8.4~9.1 |
| 2 | 기계학습의이해 | 서울대학교 도시연구소 | 18.9.10~9.14 |
| 3 | Deep Learning의 이해 | 서울대학교 도시연구소 | 18.9.17~9.21 |
Overview
텐서플로(TensorFlow)는 다양한 작업에대해 데이터 흐름 프로그래밍을 위한 오픈소스 소프트웨어 라이브러리이다.
– 텐서플로는 2015년에 오픈 소스로 공개된 을 수행하게 하는 CUDA 확장기능을 사용 구동될 수 있다.
Contents
- Table of Contents
| No | Titile | Remarks |
|---|---|---|
| 0 | 환경설정 | 환경설정 |
| 1 | Tensorflow | Tensorflow 소스 |
| 2 | Keras | Keras 소스 |
| 3 | Reference Site | 참조사이트 |
Get Started(TensorFlow)
conda create -n tensorflow pip python=3.6
activate tensorflow
pip install –ignore-installed –upgrade tensorflow
- Python 필요 패키지설치
(tensorflow) $ conda install scikit-learn → 파이썬 대표 머신러닝 라이브러리
(tensorflow) $ conda install pillow
(tensorflow) $ conda install seaborn
(tensorflow) $ conda install –channel https://conda.anaconda.org/conda-forge keras
(tensorflow) $ conda install h5py
(tensorflow) $ conda install cx_Oracle → Oracle 연동 라이브러리
(tensorflow) $ conda install pymysql → MySQL 연동 라이브러리
(tensorflow) $ conda install xlrd → Excel 연동 라이브러리
- Jupyter Notebook 설치
(tensorflow) $ conda install jupyter
(tensorflow) $ conda install -c conda-forge jupyterlab
- Theano -> Tensorflow 변경
~\Anaconda3\envs\tensorflow\etc\conda\activate.d 내에 있는 Keras Backend가 혹시 theano로 설정되어 있으면 이를 tensorflow로 변경
- Spyder 환경
http://rfriend.tistory.com/298
Spyder는 Rstudio layout 과 동일한 형태의 layout 도 제공한답니다. (View > Windows layout > Rstudio layout 선택)
F9 한줄실행, F5 파일실행
- 콘다 업데이트
conda update -n base conda
- 파이썬 패키지 업데이트
conda update –all
- Tensorflow 설치
python -m pip install –upgrade pip
아나콘다 배포판에는 텐서플로 최신 버전이 늦게 포함되므로 파이썬 기본 패키지 관리자인 pip로 텐서플로우를 설치합니다.
pip install tensorflow
만약 AVX를 지원하지 않는 CPU를 사용하고 있다면 다음과 같이 1.5 버전을 설치합니다.
pip install tensorflow==1.5.0
- 콘다 업데이트
Data & Source
- Table of Data & Source
| No | Source | Remarks |
|---|---|---|
| 0 | Basic | 기초,활성화함수 |
| 1 | XOR | XOR문제 |
| 2 | XOR해결 | XOR해결 |
| 3 | Regression | Regression |
- Table of MNIST Best Model Source
| softmax | Neural Network | NN(w/ Xavier) | Deep NN | DNN(w/ dropout) | |
|---|---|---|---|---|---|
| 활성화 함수1 | W(softmax) | W1(Relu) | W1(Relu) | W1(Relu) | W1(Relu) |
| 활성화 함수2 | - | W2(Relu) | W2(Relu) | W2(Relu) | W2(Relu) |
| 활성화 함수3 | - | W3(softmax) | W3(softmax) | W3(Relu) | W3(Relu) |
| 활성화 함수4 | - | - | - | W4(Relu) | W4(Relu) |
| 활성화 함수5 | - | - | - | W5(softmax) | W5(softmax)) |
| xavier_initializer | 미사용 | 미사용 | 사용(W최적화) | 사용(W최적화) | 사용(W최적화) |
| Dropout | 미사용 | 미사용 | 미사용 | 미사용 | 사용(훈련시:0.7,테스트시:1.0) |