Tensorflow 2.0 - Tutorial

딥러닝 정리를 위한 Tensorflow 포스팅을 시작하려고 합니다.

 

 

목적은 그동안 소흘했던 딥러닝 코딩을 본격적으로 체득화하기 위함입니다.

 

Tensorflow 2.0 Tutorial 문서를 이용할 것이고, sample coding 및 test를 하고 정리 및 느낀 바를 남길 예정입니다.

 

잘 정리된 Tutorial을 굳이 정리하여 포스팅으로 남기는 이유는 제가 체습화한 부분에 대해 잘 기록해두기 위함입니다.

 

아래 문서가 너무 잘되어 있네요:)

 

www.tensorflow.org/tutorials/quickstart/beginner?hl=ko

텐서플로 2.0 시작하기: 초보자용  |  TensorFlow Core

 

아래는 Tensorflow 2.0의 가장 기본적인 내용입니다.

 

keras package를 이용해서 유명한 필기체 숫자 mnist dataset을 이용해서 기본 neural net을 구성하고 학습시킨 후, 평가를 해보는 내용입니다.

※ keras package는 tensorflow 2.0 부터는 기본 module로 포함되어 있네요.

 

과적합 방지를 위해 Dropout을 사용했습니다.

Code

import tensorflow as tf
 
mnist = tf.keras.datasets.mnist
 
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0
 
model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dropout(0.2),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
 
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])
 
model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2)

 

결과