221129 텐서플로우 알아가는 중, 과제 에러 이겨내는 중

221129 TUE TIL

• 사실(Fact) : w, b, sigmoid, softmax 등 모델을 구성하는 각종 개념들을 배웠다.
• 느낌(Feeling) : 개념이 생소했는데, 텐서플로 예제와 pima 실습을 시작해보니 조금씩 알아가는 느낌이다.
• 교훈(Finding) : 스터디 딥러닝 적용과 미니프로젝트로 연습 많이 해보자!

스터디 과제

컨디션도 별로고, 에러 뜨는데 막막해서 자러 가고 싶었지만, 모각공에서 중꺾마 응원해주고, 그래도 마무리는 하자 싶어서 예측, 평가까지 해냈다. 뿌듯하다.

딥러닝 한번에 끝내기(텐서플로우, 케라스) 유튜브 강의 들은 부분 정리

딥러닝 프레임 워크

• tensor : 데이터 표현을 위한 기본 구조. 데이터를 담기 위한 컨테이너. 수치형 데이터 저장
  • 0D tensor~ 6D tensor
  • Rank(축), Shape(축에 따른 차원 개수), Type(데이터 타입) 으로 구성
• 데이터 타입 : int32, float32, string / 연산시 텐서의 타입 일치 필요
  • 텐서의 데이터 타입 변경은 tf.constant(, dtype=tf.float16) 과 같이 바꿀 수 있다.
  • ❓ 타이타닉 데이터를 처리하다가 Failed to convert a NumPy array to a Tensor (Unsupported object type float(int)) 에러가 계속 떴다.
  • 보통 X = np.asarray(X).astype(np.float32) / np.asarray().astype(”int”) 로 변경하면 오류가 해결된다고 한다.
  • 나는 타이타닉 데이터의 전처리를 할 때 Sex 컬럼 등을 원핫인코딩으로 제대로 처리하지 않은 것 같아서 다시 원핫인코딩부터 돌렸다.
• 레이어
  • 주요 레이어 : Dense, Activation, Flatten, Input
  • Dense
    • 완전연결계층(Fully-Connected Layer)
    • 노드수(units), 활성화 함수(Activation) 지정
    • 예) Dense(10, activation=’softmax’)
  • Activation
    • Sigmoid, tanh, ReLU, Leaky ReLU, Maxout, ELU
  • Flatten
    • 데이터를 1차원으로 펼치는 작업
  • Input
    • 모델의 입력
    • shape, dtype 포함