tensorflow 예제 코드

나는 소프트 맥스를 어쩌면 relu 또는 그런 식으로 변경하고 출력 뉴런의 수를 변경하는 것만으로도 중요하다는 것을 알고 있습니다. 그러나 회귀 문제에 대한 TF를 사용하여 NN을 구축하는 방법에 대한 자습서가 없기 때문에 방금 시작하는 사람에게 정말 도움이 될 것이라고 생각합니다. 시간이 없다면 코드를 게시 할 수 있습니까? 여기에 기록 된 대부분의 코드를 다시 사용할 수 있다고 생각합니다. 이전 블로그 게시물을 팔로우하면 교육 및 평가 프로세스가 인공 신경망 개발의 중요한 부분임을 알 수 있습니다. 이러한 프로세스는 일반적으로 교육용이고 다른 하나는 학습된 네트워크의 정확도를 테스트하기 위한 두 개의 데이터 집합에서 수행됩니다. 종종 하나의 데이터 집합만 얻을 수 있으며, 두 개의 별도 데이터 집합으로 분할해야 하며 학습에 사용하고 다른 하나는 학습용으로 사용하고 다른 하나는 테스트용으로 사용합니다. 비율은 일반적으로 80%에서 20%입니다. 이번에는 이미 우리를 위해 이루어집니다. 여기에서 이 문서와 함께 제공되는 코드로 교육 세트 및 테스트 세트를 다운로드할 수 있습니다. 이제 신경망의 교육 프로세스를 설정하는 데 필요한 모든 것이 있습니다. 아래 의 전체 코드를 표시 한 다음 그것을 통해 이야기 거 야: 위의 DataCamp 라이트 코드 청크에 상수를 정의 했다 참고.

그러나 잠재적으로 사용할 수 있는 다른 두 가지 유형의 값, 즉 자리 표시자, 할당되지 않은 값이며 실행할 때 세션에서 초기화됩니다. 이미 포기한 이름과 마찬가지로 세션이 실행될 때 항상 공급되는 텐서의 자리 표시자일 뿐입니다. 변경할 수 있는 값인 변수도 있습니다. 상수는 이미 수집한 것처럼 변경되지 않는 값입니다. 나는이 게시물에서 코드를 사용하고 즉시 일했다. 이것은 훌륭한 기사이자 훌륭한 코드이므로 파이썬으로 신경망 컬렉션에 대한 링크를 추가했습니다. 위에서 사용한 코드를 다시 사용하여 traffic_signs 변수를 사용하여 4개의 임의 이미지를 플롯하여 크기 조정 작업의 결과를 확인할 수 있습니다. 이미지에 대한 모든 참조를 이미지28로 변경하는 것을 잊지 마십시오. 다음 줄은 두 가지 작업을 실행하는 위치입니다.

sess.run은 첫 번째 인수로 실행하기 위해 작업 목록을 작성할 수 있습니다. 이 경우 [최적화자, cross_entropy]를 목록으로 공급하면 이러한 작업이 모두 수행됩니다. 따라서 변수 _와 c에 할당된 두 개의 출력을 얻습니다. 우리는 정말 최적화 작업에서 출력에 대해 너무 많이 신경 쓰지 않지만 우리는 우리가 변수 c에 할당 한 cross_entropy 작업의 출력을 알고 싶어요. 다음 줄에서는 c를 사용하여 에포크의 평균 비용을 계산합니다. 아직 수행하지 않은 경우 기존 별칭 tf에서 텐서플로를 작업 공간으로 가져옵니다. 그런 다음 Graph()를 통해 그래프를 초기화할 수 있습니다. 이 함수를 사용하여 계산을 정의합니다. 그래프에서는 값을 보유하지 않으므로 아무 것도 계산하지 않습니다. 나중에 실행하려는 작업을 정의합니다. 이것은 바보 같은 예처럼 보일 수 있지만 이 방법으로 방정식을 표현하는 강력한 아이디어를 알 수 있습니다 : 두 계산 ($d = b + c $ 및 $e = c + 2 $)을 병렬로 수행 할 수 있습니다.

이러한 계산을 CPU 또는 GPU 간에 분할하면 계산 시간에 상당한 이점의 이가 제공될 수 있습니다. 이러한 이결과는 빅 데이터 애플리케이션 및 딥 러닝에서 필수이며, 특히 CNN(컨볼루션 신경망) 및 RECURRENT 신경망(RNN)과 같은 복잡한 신경망 아키텍처의 경우 이러한 이윤이 있어야 합니다. TensorFlow의 아이디어는 코드에서 이러한 계산 그래프를 생성하고 병렬 작업 및 기타 효율성 향상을 통해 상당한 성능 향상을 허용하는 것입니다.

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