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이외 클래스 상속을 통해 모델을 정의하여 객체지향형으로 사용할 수도 있는데, 이 때에도 역시 연쇄형, 분산형으로 나뉜다.
이외 클래스 상속을 통해 모델을 정의하여 객체지향형으로 사용할 수도 있는데, 이 때에도 역시 연쇄형, 분산형으로 나뉜다.
{| class="wikitable"
|+
!방식
!설명
!한계
!예시
|-
|연쇄방식
(순차적 모델)
|순차적으로 쌓는 직관적 방식.
간단해서 별다른 설명이 필요치 않다.
|
* 모델에 하나의 출력, 하나의 입력만 가능.
* 레이어를 공유하는 형태 불가.
* 차례대로 층을 쌓는 간단한 방식만 가능.
|<syntaxhighlight lang="python">
from keras.models import Sequential
from keras.models import Sequential
from keras import layers # 층을 불러온다.
from keras import layers # 층을 불러온다.
model = Sequential()
model = Sequential()
# 필요한 층을 더한다.
# 필요한 층을 더한다.
model.add(layers.LSTM(50, return_sequences=True, input_shape=(50,1))) # 50개 유닛을 갖는 LSTM층 생성.
model.add(layers.LSTM(50, return_sequences=True, input_shape=(50,1)))
# 50개 유닛을 갖는 LSTM층 생성. 50개 OUT.
model.add(layers.Dense(1, activation='linear')) # 일반 뉴런층 1개. 결과가 1개가 나온다.
model.add(layers.Dense(1, activation='linear'))
# 일반 뉴런층 1개. 결과가 1개가 나온다.
model.compile(loss='mse', optimizer='rmsprop') # 손실함수 따위를 결정한다.
model.compile(loss='mse', optimizer='rmsprop') # 손실함수 따위를 결정한다.
</syntaxhighlight>
</syntaxhighlight>
|-
|분산방식
(함수형 API)
|함수처럼 생겨서 함수형 API라 부른다.
|
|<syntaxhighlight lang="python">
from keras.models import Model
from keras import layers # 층을 불러온다.
from keras import Input
input = Input(shape=(50,1))
x = layers.Dense(50, activation='relu')(input)
predict = layers.LSTM(50, activation='relu')(x)
model = Model(input, predict) # 인풋과 아웃풋을 지정하여 모델을 설정한다.
# 인풋이나 아웃풋이 여러개인 경우 리스트로 넣을 수 있다.
</syntaxhighlight>
|-
|
|
|
|
|}
== 분산방식(함수형 API 사용) ==
다음의 예시를 참고하면 다양하게 활용할 수 있을 것이다.
함수형 API를 사용하면 다중 입력, 다중 출력을 갖는 모델을 만들 수 있다. 혹은 하나의 층을 여러 출력에서 공유할 수도 있고.
=== 인풋이 여러 개인 경우 ===
<syntaxhighlight lang="python">
from keras import layers, models
input = layers.Input(shape(50,200,200))
input_2 = layers.Input(shape(50,200,200))
concatenated = layers.concatenated([input, input_2], axis=-1) # 두 인풋을 합친다.
x = layers.Dense(32, activation='relu')(concatenated)
output = layers.Dense(10, activation='softmax')(x)
model = models.Model(inputs=[input, input_2], outputs=output) # 모델생성.
</syntaxhighlight>
== 이외 팁 ==
=== input ===
=== input ===
</syntaxhighlight>
</syntaxhighlight>
|}
|}
= 모델 교육 =
= 모델 교육 =
metrics= ['accuracy']) # 모니터링 지표.
metrics= ['accuracy']) # 모니터링 지표.
</syntaxhighlight>
</syntaxhighlight>
== 교육 ==
== 교육 ==
</syntaxhighlight>history.history 안의 loss, val_loss 등의 속성에 접근하여 교육 결과를 살펴볼 수 있다.
</syntaxhighlight>history.history 안의 loss, val_loss 등의 속성에 접근하여 교육 결과를 살펴볼 수 있다.
= 모델평가 =
= 모델평가 =