Category: Machine Learning

niektemme/tensorflow-mnist-predict 위 의 github 를 참조하였으며, 로컬에서 파일 로드, 배열 변환, 모델 로드 및 실행까지 간단하게 코드가 잘 정리되어 있습니다.  여기까지는 기본 구조를 파악하기 위함이었으니 기존예제들을 분석하는 위주로 진행하였지만, 다음부터는 가변적인 데이터 구조와 가변적인 모델을 감안한 개발을 시작하고자 합니다. 가. 로컬 이미지 로드 및 배열로 변환 def imageprepare(argv): “”” 로컬에서 이미지를 받아서 Tensorflow 처리 가능한 […]

가. 테스트 코드 개요 본 테스트 코드는 TensorFlow 를 활용하여 CNN , max pool , drop out, softmax 를 적용하여 MNLP(손글씨 예제)를 학습 시키고 저장하는 예제이다. 테스트 코드 다운로드 나. 테스트 데이터 로딩 및 변수 선언 아래처럼 메트릭스 연산이 수행되기 때문에 위와 같이 데이터 사이즈를 잡은 것이다. x : 인풋레이어에 사용할 변수 정의 y : […]

바 . Gradient Descent (Linear Regression) R 에서 lm( y ~ x , data) 하고 coef  실행시켜주면 최적의 공식을 찾아주던  그것과 상당히 유사한 기능을  tensorflow 로 구현하였다고 보면된다. 모든 기계 학습에서의 최적화를 찾아가는 방법은 코스트를 구하고, 그 코스트가 최소가 되는 공식을 계속해서 변경하고  반복하면서 최적을 찾는 동일한 패턴을 갖는다. 아래의 예제 코드도 그 과정을 설명하는 […]

마. Clustering 이번 예제는 조금 복잡하다. K-Mean 클러스터링의 개념에 대해서 이해해야 하고, 몇몇 TensorFlow 의 Matrix 연산 메서드를 이해해야 한다. 아래는 전체 테스트 코드이다. 열심히 데이터가 따라가는 것을 체크하느라 실제 연산과는 상관없는 로그들이 포함되어 있다. # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf import numpy as np # 랜덤하게 클러스터 데이터를 구성합니다. def create_samples(n_clusters, […]

가. Variables [잘못된 사용의 예] # CASE1 # 아래처럼은 동작하지 않음, 왜 냐면 Tensor 연산은 Session 위에서 이루어져야 하기 때문 try : # 일반적인 변수처럼 처리하려고 하면 발생한느 현상 x = tf.constant(35, name=’x’) y = tf.Variable(x + 5, name=’y’) #<tensorflow.python.ops.variables.Variable object at 0x7fabe98cced0> print(y) except: print(“ERROR-1”) [잘 사용한 예] # CASE2 # 아래처럼 실행하면 40이 […]

공식 사이트 : https://www.tensorflow.org/versions/r0.10/how_tos/variables/index.html#variables-creation-initialization-saving-and-loading 공식사이트에 있는 튜토리얼 내용을 직접 예제를 만들어 보면서  그 내용을 정리 하고자 함 가 . Variables  의 생성과 저장 시작하기에 앞서  Variables  에 대해서 설명할 필요가 있다. 모델을 구성하는 주요 값인 WEIGHT , BIAS 와  같은 학습 값의 구조, 초기 값 등을 정의하는 변수이다. [초기값 정의 방법] [chap1_save_variables.py] 변수를 생성하고 파일로 […]