텐서플로 2.0 시작하기: 초보자용

TensorFlow 공식문서

텐서플로 공식문서 튜토리얼을 공부한 내용이다.

# tensorflow 설치
# !를 붙이면 shell 명령어
!pip install -q tensorflow-gpu==2.0.0-rc1

# tensorflow 라이브러리 import 
import tensorflow as tf

MNIST는 60,000개의 트레이닝 셋과 10,000개의 테스트 셋으로 이루어져 있고 이중 트레이닝 셋을 학습 데이터로 사용하고 테스트 셋을 신경망을 검증하는데 사용한다.

모델 학습시 사용(60,000개)

• x_train: 손글씨 숫자 이미지
• y_train: 이미지 라벨(의미하는 숫자)

모델 정확도 평가시 사용(10,000개)

• x_test: 손글씨 숫자 이미지
• y_test: 이미지 라벨

MNIST 참고 문서

mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()


# 손글씨 숫자 이미지 데이터가 0-255 사이 값을 갖는데 0-1사이 범위를 갖도록 변경
x_train, x_test = x_train/255.0, x_test/255.0

# layer 쌓아 tf.keras.Sequential 모델 생성
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), # 크기 28x28의 배열을 입력으로 받아 1차원 배열로 변환(이미지가 28픽셀)
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'), # hidden layer(128), 활성화 함수 relu
    tf.keras.layers.Dropout(0.2), 
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax') # 출력 레이어(10), 활성화 함수 softmax
])

# 모델 훈련(5번 반복 훈련-epoch)
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)

# 모델 평가(테스트 데이터셋 활용)
model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2)