Tensorflow 101

텐서플로우를 이용하여 가장 간단한 형태의 텐서플로우 코드를 작성하여 딥러닝을 구현해보는 딥러닝 기초 수업입니다.

Tensorflow 101 텐서플로우를 이용하여 가장 간단한 형태의 텐서플로우 코드를 작성하여 딥러닝을 구현해보는 딥러닝 기초 수업입니다.

세번째 딥러닝 - 아이리스 품종 분류

수업소개

아이리스 품종을 분류하는 딥러닝 모델을 텐서플로우를 이용하여 만들어 보고, 분류모델과 회귀모델의 차이점을 이해합니다. 범주형 변수의 처리 방법인 원핫인코딩을 해야하는 이유와 활성화함수 softmax를 사용하는 이유를 학습합니다.

강의 

 

원핫인코딩

 

소프트맥스

 

실습 

 

소스코드

colab |  backend.ai

###########################
# 라이브러리 사용
import tensorflow as tf
import pandas as pd

###########################
# 1.과거의 데이터를 준비합니다.
파일경로 = 'https://raw.githubusercontent.com/blackdew/tensorflow1/master/csv/iris.csv'
아이리스 = pd.read_csv(파일경로)
아이리스.head()

# 원핫인코딩
아이리스 = pd.get_dummies(아이리스)

# 종속변수, 독립변수
독립 = 아이리스[['꽃잎길이', '꽃잎폭', '꽃받침길이', '꽃받침폭']]
종속 = 아이리스[['품종_setosa', '품종_versicolor', '품종_virginica']]
print(독립.shape, 종속.shape)

###########################
# 2. 모델의 구조를 만듭니다
X = tf.keras.layers.Input(shape=[4])
Y = tf.keras.layers.Dense(3, activation='softmax')(X)
model = tf.keras.models.Model(X, Y)
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
              metrics='accuracy')

###########################
# 3.데이터로 모델을 학습(FIT)합니다.
model.fit(독립, 종속, epochs=1000, verbose=0)
model.fit(독립, 종속, epochs=10)

###########################
# 4. 모델을 이용합니다
# 맨 처음 데이터 5개
print(model.predict(독립[:5]))
print(종속[:5])

# 맨 마지막 데이터 5개
print(model.predict(독립[-5:]))
print(종속[-5:])

###########################
# weights & bias 출력
print(model.get_weights())

댓글

댓글 본문
  1. 범벌
    완료
  2. 청춘낭비금물
    완료
  3. ericpark
    완료했습니다.
  4. 조지아
    완료
  5. DreamComeTrue
    완료!
  6. 바이크
    완료
  7. 완료
  8. 완료
  9. Mikiss
    [array([[ 2.7410939, 0.8725091, -1.4882833],
    [ 7.978472 , 1.2467078, -2.321665 ],
    [-11.083655 , -2.114099 , 2.0016809],
    [-14.283118 , -3.2481778, 4.83756 ]], dtype=float32), array([ 5.679383 , 3.9653516, -4.7026 ], dtype=float32)]
  10. jeseung
    완료!
  11. 손님입장
    완료
  12. 후니
    완료
  13. 완료
  14. 차차caca
    완료!
  15. 최수원
    완료!
  16. 먀린이
    완료!
  17. 궉하
    완료!
  18. 리코타
    완료
  19. luckyo02
    완료
  20. 코티서처
    통과
  21. 완료
  22. 완료
  23. 하하즐거운문
    무사히 완료!
  24. forever04
    완료
  25. 완료!
  26. 헤링
    완료
  27. 초보딥러닝
    완료
  28. 김태균
    완료했습니다!
  29. 지니
    완료
  30. 완료
  31. ok
  32. 제사마
    Done
  33. 호호
    완료
  34. 과거로의여행
    헉ㅋㅋㅋ, 이거 뭐지??? 회사에서 진행하고 있는 프로젝트가 엄청 어려운 것이라고 생각했는데...
    아니 이렇게 쉬울수가... 회사 데이터를 가지고 직접 한 번 해봐야겠습니다.
    아자! 아자! 화이팅!
  35. 코린이
    완료
  36. 하지빠더
    완료
  37. 이민지
    완료
  38. 무냉스
    완료
  39. 완료 하였습니다^^
    학습한 가중치가 좀 어렵게 느껴지지만, 열심히 공부해보겠습니다^^
  40. 박지웅
    완료
  41. 공부벌레는아니지만
    완료! 감사합니다
  42. sunncho
    완료!
  43. 완료
  44. 정영주
    완료입니다. 3~4번 보고 있어요. 이해가 될듯 말듯하네요 감사합니다.
  45. hoddigi
    완료
  46. 해피쌤
    완료
  47. 이선비
    텐서플로우 이전 버전에서는 이런 형태로 동작을 했습니다. metrics=['accuracy'] 모델을 점검하는 지표로 '정확도' 이외에 여러가지 지표들을 함께 확인할 수 있습니다.
    다음 링크를 보시면 metrics에 사용할 수 있는 여러 지표들의 목록이 있습니다. https://www.tensorflow.org......rue

    텐서플로우 최신 버전에서 단일 지표만 확인할 때에
    metrics=['accuracy'] 뿐만 아니라, metrics='accuracy' 의 형태로 사용이 가능하도록 허용이 되었습니다. :)

    학습을 위해 이해가 쉽도록 metrics='accuracy'를 사용했는데요.
    실제 활용하실 때는 metrics=['accuracy'] 이렇게 사용하시는 걸 권장을 드려요 :)
  48. 시작해보자아아
    저도 이부분이 궁금하네요
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