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1번째 줄: − 케라스. 원래 시에노 엔진을 편리하게 사용하려 개발했으나, 이후 사용할 수 있는 엔진이 점차 늘어났다. 사용자가 인공지능을 쉽게 구현하는 데 도움을 주는 인터페이스 제공. − TensorFlow 등으로 코드를 작성하는 일은 쉽지 않다. 거쳐야 하는 과정도 많고. 텐서플로우 위에서 이를 직관적이고 간편하게 이용할 수 있게 해주는 도구이다.+ + − 머신러닝 라이브러리인 Theano와 TensorFlow를 백엔드로 사용하는 라이브러리.+ + + + + − + + + + + + + + + + + + + + + 12번째 줄:
30번째 줄: − + − + − + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + − + − + − + − conda install keras # gpu가 없는 경우.+ + + + + + + + + 51번째 줄:
101번째 줄: − + − + 102번째 줄:
152번째 줄: − + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
→설치
== 개요 ==
== 개요 ==
=== 설치 ===
간단히 pip install keras를 통해 설치하거나.. 최근엔 텐서플로우를 설치하면 그 안에 설치되어 있다. 어차피 백엔드로 텐서플로우를 사용하는 경우가 많을테니.. 텐서플로우만 설치하면 된다.
==== 설치 확인 ====
<syntaxhighlight lang="python">
import keras
print(keras.__version__)
</syntaxhighlight>
=== 설치 ===
== 데이터 처리 ==
데이터 입럭은 3가지 형태로 이루어진다.
# 넘파이 배열. 일반적인 데이터과학에서 자주 사용되는 형태.
#:- 데이터 과학에서 pandas의 dataframe을 많이 사용하는데, 이를 넘파이의 ndarray로 변환하여야 사용할 수 있다. <code>train_x = df.values</code>형태로 ndarray 값을 얻을 수 있다.
# 텐서플로우의 데이터셋 오브젝트. 성능행상에 도움.
#:- 이미지 파일을 데이터셋화 : tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory
#:- 텍스트 파일을 데이터셋화 : tf.keras.preprocessing.text_dataset_from_directory
#:- CSV 파일을 데이터셋화 : tf.data.experimental.make_csv_dataset
# 파이썬 제너레이터.
https://keras.io/getting_started/intro_to_keras_for_engineers/
위 링크에 정규화, 텍스트 배열 등의 전략이 소개되어 있다.
=== 텐서플로우 데이터셋 오브젝트 예시 ===
{| class="wikitable"
{| class="wikitable"
!의도
!의도
!방법
!방법
|-
|-
|케라스 설치
|이미지
|그냥 파이썬을 이용하는 경우.
|
|pip install keras
|<syntaxhighlight lang="python">
dataset = keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
'path/to/main_directory', batch_size=64, image_size=(200, 200))
# For demonstration, iterate over the batches yielded by the dataset.
for data, labels in dataset:
print(data.shape) # (64, 200, 200, 3)
print(data.dtype) # float32
print(labels.shape) # (64,)
print(labels.dtype) # int32
</syntaxhighlight>
|-
|텍스트
|
|<syntaxhighlight lang="python">
dataset = keras.preprocessing.text_dataset_from_directory(
'path/to/main_directory', batch_size=64)
# For demonstration, iterate over the batches yielded by the dataset.
for data, labels in dataset:
print(data.shape) # (64,)
print(data.dtype) # string
print(labels.shape) # (64,)
print(labels.dtype) # int32
</syntaxhighlight>
|-
|-
|conda사용
|CSV
|아나콘다를 설치하고 이를 이용해 설치하면 텐서플로 등의 엔진들도 자동으로 설치해준다.
|
|conda install keras-gpu
|<syntaxhighlight lang="python">
# Set Feature_B as label column
dataset = tf.data.experimental.make_csv_dataset(
filename, batch_size=2, label_name="Feature_B")
iterator = ds.as_numpy_iterator()
print(next(iterator))
# prints (features, labels) tuple:
# (OrderedDict([('Feature_A', array([1, 2], dtype=int32))]),
# array([b'a', b'b'], dtype=object))
</syntaxhighlight>
|}
|}
|-
|-
|모듈 불러오기
|모듈 불러오기
|.layers : 각 계층을 만드는 모듈.
|layers : 각 계층을 만드는 모듈.
models : 각 레이어들을 연결하여 신경망모델을 만든 후 컴파일하고 학습시키는 역할.
models : 각 레이어들을 연결하여 신경망모델을 만든 후 컴파일하고 학습시키는 역할.
|<syntaxhighlight lang="python">
|<syntaxhighlight lang="python">
from keras import layers. models
from keras import layers, models
</syntaxhighlight>
</syntaxhighlight>
|-
|-
|
|
|}
|}
[[분류:딥러닝 라이브러리]]
= 오버피팅 막기 =
== 드롭아웃 ==
<syntaxhighlight lang="python3">
from keras import model, layers
model = models.Sequential()
models.add(....)
models.add(layers.Dropout(0.5)) # 얼마의 비율로 드롭아웃을 실행할 것인가.
</syntaxhighlight>층 사이사이에 넣을 수 있다.
== 가중치 규제 ==
=== L2 규제 만들기 ===
<syntaxhighlight lang="python3">
from keras import model, layers, regularizers
l2_model = models.Sequential()
l2_model.add(layers.Dense(16, kernel_regularizer=regularizers.l2(0.001), # 0.001은 가중치에 곱할 값.
activation='relu', input_shape=(10000,)))
l2_model.add(layers.Dense(16, kernel_regularizer=regularizers.l2(0.001),
activation='relu'))
l2_model.add(layers.Dense(1, activation='sigmoid'))
</syntaxhighlight>
=== L1 규제 만들기 ===
<syntaxhighlight lang="python3">
from keras import model, layers, regularizers
l1_model = models.Sequential()
l1_model.add(layers.Dense(16, kernel_regularizer=regularizers.l1(0.0001),
activation='relu', input_shape=(10000,)))
l1_model.add(layers.Dense(16, kernel_regularizer=regularizers.l1(0.0001),
activation='relu'))
l1_model.add(layers.Dense(1, activation='sigmoid'))
</syntaxhighlight>
=== L1, L2 동시 사용 ===
<syntaxhighlight lang="python3">
l1l2_model = models.Sequential()
l1l2_model.add(layers.Dense(16, kernel_regularizer=regularizers.l1_l2(l1=0.0001, l2=0.0001),
activation='relu', input_shape=(10000,)))
l1l2_model.add(layers.Dense(16, kernel_regularizer=regularizers.l1_l2(l1=0.0001, l2=0.0001),
activation='relu'))
l1l2_model.add(layers.Dense(1, activation='sigmoid'))
</syntaxhighlight>
== 원핫인코딩 ==
<syntaxhighlight lang="python3">
from keras.utils import to_categorical
lables = to_categorical(lables) # 레이블의 1,2,3,4,5의 카테고리를 독립적인 (1,0,0,..) 따위로 변형한다.
</syntaxhighlight>
[[분류:Keras]]