https://www.tensorflow.org/tutorials/quickstart/beginner?  

 

Quickstart for beginners

 

Colab은 아직 1.14를 사용하는거 같다.

귀찮지만 매번 tensorflow2.0을 설치해야 하는거 같다.

colab에서 기본 설정을 바꾸는 방법이 있을거 같긴 한데... 모르겠다.

MNIST 데이터셋 손글씨 판별하기 예졔

mnist 데이터를 로딩하면

x_train 이 60,000개, x_test 가 10, 000 개 로딩된다.

x = (60000, 28, 28) y = (60000, )

x_train 은 28 * 28 의 이미지 배열 데이터가 60,000 개 들어 있고

y_train 은 x_train 의 이미지 값을 0 ~ 9 사이의 숫자로 판별해서 저장하고 있다.

 

!pip install -q tensorflow==2.0.0
import tensorflow as tf

# tf.__version__

mnist = tf.keras.datasets.mnist

# train 데이터가 60000개, test 데이터가 10000개
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
#print(x_train.shape)
#print(x_train[0])

# 이미지의 픽셀 값의 범위를 보면 0 ~ 255 사이, 신경망 모델에 주입하기 전에 이 값의 범위를 0~1 사이로 조정
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

model = tf.keras.Sequential([
  # 2차원 배열(28 x 28 픽셀)의 이미지 포맷을 28 * 28 = 784 픽셀의 1차원 배열로 변환합니다. 이 층은 이미지에 있는 픽셀의 행을 펼쳐서 일렬로 늘립니다.
  tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
  tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
  # 입력된 값에서 일부를 랜덤하게 0으로 설정, 초과 학습이 방지됨
  tf.keras.layers.Dropout(0.2),
  tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')                            
])

# 설정, Metrics-훈련 단계와 테스트 단계를 모니터링하기 위해 사용
model.compile(optimizer = 'adam', loss = 'sparse_categorical_crossentropy', metrics = ['accuracy'])
# 훈련
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
# 모델 성능 비교, verbose: 0 은 stdout에 로그를 주지 않으며, 1 은 진행 바 형태의 로그, 2 는 epoch 당 1 줄의 로그를 줍니다
model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2)

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slipp 스터디 중간 세미나 발표 자료

 

Tensorflow_시작하기.pdf
1.95MB
Tensorflow_시작하기.pptx
2.79MB

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* gcp(google cloud) centos 에 docker를 이용하여 tensorflow 설치

1 docker 설치
 이전 버전 삭제
 sudo yum remove docker \
                  docker-client \
                  docker-client-latest \
                  docker-common \
                  docker-latest \
                  docker-latest-logrotate \
                  docker-logrotate \
                  docker-selinux \
                  docker-engine-selinux \
                  docker-engine

 최신 저장소 설정
 sudo yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2
 sudo yum-config-manager --add-repo https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo

 최신 버전 설치
 yum install docker-ce
 
 Docker 서비스 등록 및 시작
 sudo systemctl enable docker
 sudo systemctl start docker
 
 ----- 여기 좀 애매함 ---
 도커 그룹 추가

#현재 접속중인 사용자에게 권한 주기

sudo usermod -aG docker $USER

#your-user 사용자에게 권한 주기

sudo usermod -aG docker your-user

2 tensorflow 설치
 - 책마다.... docker를 권장하는데 전부 제각각 버전을 사용한다.
   아무래도 책을 집필하시는 분들이 docker를 잘 모르는거 같다. ㅠ.ㅠ

 sudo docker search tensorflow
 sudo docker run -it -d --name "my-tensorflow" -p 8888:8888 -p 6006:6006 cargo.caicloud.io/tensorflow/tensorflow:1.0.0

 docker run -it -d --name "my-tensorflow" -p 8888:8888 -p 6006:6006 a0c164351caf
 my-tensorflow : 컨테이너명
 a0c164351caf : 이미지명
 호스트포트: 컨테이너포트
 
 docker start my-tensorflow
 docker ps -a
 docker attach my-tensorflow
 docker rm my-tensorflow

 docker run -it -d --name "my-tensorflow" 이미지명
 으로 실행하면 컨테이너가 실행 된다.
 실행중인 컨테이너에 접속하려면 attach로 접속이 안된다.
 이때는
 docker exec -it my-tensorflow /bin/bash를 실행하면 실행된다.
 컨테이너를 종료하지 않고 빠져 나오려면
 Ctrl + P를 누른다음 Ctrl + Q 를 실행하면 된다.

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