핸즈온 머신러닝 2판, Do It! 딥러닝 입문, 파이썬을 활용한 머신러닝 쿡북, 머신러닝 교과서의 깃허브 코드를 텐서플로 2.3.0에 맞추어 업데이트했습니다.
핸즈온 머신러닝 2판의 18장은 최신 tf-agents
가 텐서플로 2.3.0과 호환되지 않아 업데이트되지 못했습니다.
핸즈온 머신러닝 2판, Do It! 딥러닝 입문, 파이썬을 활용한 머신러닝 쿡북, 머신러닝 교과서의 깃허브 코드를 텐서플로 2.3.0에 맞추어 업데이트했습니다.
핸즈온 머신러닝 2판의 18장은 최신 tf-agents
가 텐서플로 2.3.0과 호환되지 않아 업데이트되지 못했습니다.
텐서플로 2.3.0 버전이 릴리스되었습니다.
TPUStrategy가 experimental을 벗고 정식 API가 되었습니다. TF Porfiler에 새로운 기능이 추가되었습니다. image_dataset_from_directory
, text_dataset_from_directory
, timeseries_dataset_from_array
를 비롯해 여러 개의 케라스 전처리 층이 추가 되었습니다. 자세한 내용은 릴리스 노트를 참고하세요.
텐서플로 2.3.0은 다음 명령으로 설치할 수 있습니다.
# for cpu and gpu $ pip install --upgrade tensorflow # cpu-only $ pip install --upgrade tensorflow-cpu
케라스 2.4.0 버전이 릴리스되었습니다. 이전에 언급된 대로 keras-team/keras 레파지토리는 더이상 멀티 백엔드를 지원하지 않습니다. 2.4.0 버전은 기존 구현 코드를 모두 삭제하고 대신 tensorflow.keras로 리다이렉션합니다. 향후에는 tensorflow.keras 구현이 keras-team/keras로 옮겨올 것 같습니다.
제가 번역한 책 중에 케라스 멀티 백엔드 케라스 버전을 사용하는 책은 <케라스 창시자에게 배우는 딥러닝>과 <미술관에 GAN 딥러닝>입니다. 케라스를 최신 버전으로 업데이트하면 코드 결과가 크게 달라질 수 있습니다. 대신 케라스 2.2.4 버전을 사용하세요.
$ pip install keras==2.2.4
감사합니다!
“[개정판] 파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝“의 코드를 사이킷런 0.23에서 모두 테스트했습니다. 깃허브 코드에도 변경 사항이 모두 반영되었습니다. 자세한 변경 내용은 에러타 페이지나 아래 내용을 참고해 주세요.
감사합니다!
max_iter
매개변수 값을 늘립니다.LinearSVC
에 max_iter=5000
매개변수 추가LinearSVC
에 max_iter=5000, tol=1e-3
매개변수 추가LogisticRegression
에 max_iter=5000
매개변수 추가LogisticRegression
에 max_iter=1000
매개변수 추가MLPClassifier
에 max_iter=1000
매개변수 추가MLPClassifier
에 max_iter=2000
매개변수 추가NMF
에 max_iter=1000, tol=1e-2
매개변수 추가QuantileTransformer
클래스에 n_quantiles
매개변수를 지정합니다.QuantileTransformer
에 n_quantiles=50
매개변수 추가QuantileTransformer
에 n_quantiles=5
매개변수 추가DummyClassifier
의 strategy
매개변수 기본값이 stratified
에서 prior
로 변경된다는 경고를 피하기 위해 strategy='stratified'
매개변수를 추가합니다.metrics.scorer
모듈이 사이킷런 0.24 버전에서 삭제됩니다. 맨 위 첫 줄의 “metrics.scorer
모듈의 SCORERS 딕셔너리를 봐도 됩니다” 문장과 In[77], Out[77]을 삭제합니다.핸즈온 머신러닝 2, 파이썬을 활용한 머신러닝 쿡북, 머신러닝 교과서의 깃허브 코드를 사이킷런 0.23에 맞추어 업데이트했습니다! 수정된 내용은 각 책의 에러타 페이지를 참고해 주세요.
감사합니다! 😀
텐서플로 2.2의 케라스 API에 train_step 메서드가 추가되었습니다. 이 메서드를 오버라이드하여 사용자 정의 훈련 반복을 케라스 모델 클래스에 통합하는 방법을 소개하는 짧은 영상을 만들었습니다. 재미있게 보세요! 🙂
사이킷런 0.23.0 버전이 릴리스되었습니다! 0.23.0에서는 드디어 일반 선형 모델(GLM)이 추가되었습니다. PoissonRegressor
, GammaRegressor
, TweedieRegressor
입니다.
주피터 노트북에서set_config(display='diagram')
로 지정하면 추정기를 다이어그램으로 시각화해 줍니다! 와우!
K-평균과 히스토그램 기반 그레이디언트 부스팅이 개선되었습니다. 또한 Lasso
와 ElasticNet
클래스가 sample_weight
매개변수를 지원합니다.
0.23.0 버전의 주요 변경 사항은 릴리스 하이라이트를 참고하세요. 전체 변경 내용은 릴리스 노트를 참고하세요.
사이킷런 0.23.0은 pip
나 conda
명령으로 설치할 수 있습니다(이 글을 쓰는 시점에는 아직 콘다 패키지가 제공되지 않습니다. 코랩도 아직 0.22.0 버전입니다).
$ pip install --upgrade scikit-learn $ conda install scikit-learn
(업데이트) KMeans 버그를 수정한 0.23.1 버전이 릴리스되었습니다.
Do It! 딥러닝 입문, 파이썬을 활용한 머신러닝 쿡북, 머신러닝 교과서의 깃허브 코드를 최신 텐서플로 2.2.0에 맞추어 업데이트했습니다.
[파이썬을 활용한 머신러닝 쿡북]의 20장과 21장이 멀티백엔드 케라스를 사용하고 있습니다. 이 두 장의 코드를 텐서플로의 tf.keras API를 사용하도록 업데이트했습니다. 깃허브를 참고해 주세요.
[핸즈온 머신러닝 2]의 깃허브 코드도 모두 텐서플로 2.2.0에서 확인하겠습니다. 🙂
텐서플로 2.2.0이 릴리스되었습니다. 주요 변경 사항은 다음과 같습니다.
tf.keras.layers.experimental.SyncBatchNormalization
층이 추가되었습니다.tf.distribute.experimental.MultiWorkerMirroredStrategy
성능이 향상되었습니다.Model.train_step
메서드를 오버라이드하여 사용자 정의 훈련 루프를 만들 수 있습니다. 또한 Model.test_step
, Model.predict_step
을 사용해 검증과 추론 메서드도 오버라이드할 수 있습니다.현재 코랩의 텐서플로 버전은 2.2.0-rc4입니다. 코랩의 텐서플로 버전이 2.2.0로 업데이트되었습니다. 2.2.0 버전의 자세한 변경 내용은 릴리스 노트를 참고하세요.
텐서플로 2.2.0 버전은 다음 명령으로 설치할 수 있습니다.
# for cpu and gpu $ pip install --upgrade tensorflow # cpu-only $ pip install --upgrade tensorflow-cpu