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케라스: 빠르게 훑어보기
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tf.keras 임포트
tf.keras는 케라스 API 명세{:.external}의 텐서플로 구현입니다. tf.keras는 머신러닝 모델을 만들고 훈련하기 위한 고수준 API로서 텐서플로의 특수 기능을 모두 지원합니다. 여기에는 즉시 실행, tf.data 파이프라인(pipeline), Estimators가 포함됩니다. tf.keras를 이용하면 유연성과 성능을 손해보지 않고 텐서플로를 쉽게 사용할 수 있습니다.
tf.keras를 임포트하여 텐서플로 프로그램을 시작합니다:
!pip install -q pyyaml # pyyaml은 선택사항입니다.
from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals
!pip install tf-nightly-gpu-2.0-preview
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
tf.keras는 케라스 API와 호환되는 어떤 코드라도 실행시킬 수 있지만 다음 사항을 유념하세요:
- 최신 텐서플로 릴리스에 포함된
tf.keras 버전은 PyPI에 있는 최신 keras 버전과 같지 않을 수 있습니다. tf.keras.__version__을 확인해 보세요.
- 모델의 가중치를 저장할 때
tf.keras는 기본적으로 체크포인트 포맷을 사용합니다. HDF5를 사용하려면 save_format='h5'로 설정하세요.
간단한 모델 만들기
Sequential 모델
케라스에서는 층(layer)을 조합하여 모델(model)을 만듭니다. 모델은 (일반적으로) 층의 그래프입니다. 가장 흔한 모델 구조는 층을 차례대로 쌓은 tf.keras.Sequential 모델입니다.
간단한 완전 연결(fully-connected) 네트워크(즉, 다층 퍼셉트론(multi-layer perceptron))를 만들어 보겠습니다.
from tensorflow.keras import layers
model = tf.keras.Sequential()
# 64개의 유닛을 가진 완전 연결 층을 모델에 추가합니다:
model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))
# 또 하나를 추가합니다:
model.add(layers.Dense(64, activation='relu'))
# 10개의 출력 유닛을 가진 소프트맥스 층을 추가합니다:
model.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))
여기에서 Sequential 모델을 어떻게 사용하는지 간단하지만 완전한 예제를 볼 수 있습니다.
Sequential보다 더 고수준의 모델을 구성하는 방법을 배우려면 다음을 참고하세요:
– 케라스 함수형 API 가이드
– 클래스 상속을 통하여 층과 모델을 밑바닥부터 만드는 방법
계속 읽기 →
