Keras 개요 및 개념 잡기 (딥러닝 라이브러리 )

2019. 12. 13. 16:00 에 작성했던 글입니다. 

케라스란?​

케라스(Keras)는 파이썬으로 작성된 오픈 소스 신경망 라이브러리이며, CPU와 GPU에서 실행할 수 있습니다.

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내부적으로는 TensorFlow, Theano, CNTK 등의 딥러닝 전용 엔진이 구동되지만 케라스 사용자는 복잡한 내부 엔진을 알 필요는 없습니다. 케라스는 직관적인 API를 제공하고 있어, 딥러닝 모델의 프로토타입을 빠르게 만들 수 있습니다.

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​기본산식

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이공식만 이해 할 수 있는 수학 실력자라면 누구나 딥러닝을 할 수 있다 - 김성훈 교수-

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딥러닝 프레임워크 주요 특징 

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딥러닝 프레임워크 트랜드 (구글검색 트랜드)

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딥러닝 모델 작성 순서​

1) 데이터셋 생성하기​

• 원본 데이터를 불러오거나 시뮬레이션을 통해 데이터를 생성.​
• 훈련셋, 검증셋, 시험셋을 생성.
• 딥러닝 모델의 학습 및 평가를 할 수 있도록 포맷 변환.

2) 모델 구성하기​

• 시퀀스 모델을 생성한 뒤 필요한 레이어 구성.​​

3) 모델 학습과정 설정하기​

• 학습에 대한 설정을 수행.​
• 손실 함수 및 최적화 방법을 정의.
• compile() 함수를 사용.

4) 모델 학습시키기​

• 훈련셋을 이용하여 구성한 모델로 학습.​
• fit() 함수를 사용.

5) 학습과정 살펴보기​

• 모델 학습 시 훈련셋, 검증셋의 손실 및 정확도를 측정.(반복횟수 조정)​

6) 모델 평가하기​

• 준비된 시험셋으로 학습한 모델을 평가.​
• 케라스에서는 evaluate() 함수를 사용.

7) 모델 사용하기​

• 임의의 입력으로 모델의 출력을 얻습니다.​
• predict() 함수를 사용.

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예제

# 0. 사용할 패키지 불러오기

from keras.utils import np_utils

from keras.datasets import mnist

from keras.models import Sequential

from keras.layers import Dense, Activation

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# 1. 데이터셋 생성하기

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

x_train = x_train.reshape(60000, 784).astype('float32') / 255.0

x_test = x_test.reshape(10000, 784).astype('float32') / 255.0

y_train = np_utils.to_categorical(y_train)

y_test = np_utils.to_categorical(y_test)

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# 2. 모델 구성하기

model = Sequential()

model.add(Dense(units=64, input_dim=28*28, activation='relu'))

model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))

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# 3. 모델 학습과정 설정하기

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='sgd', metrics=['accuracy'])

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# 4. 모델 학습시키기

hist = model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32)

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# 5. 학습과정 살펴보기

print('## training loss and acc ##')

print(hist.history['loss'])

print(hist.history['acc'])

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# 6. 모델 평가하기

loss_and_metrics = model.evaluate(x_test, y_test, batch_size=32)

print('## evaluation loss and_metrics ##')

print(loss_and_metrics)

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# 7. 모델 사용하기

xhat = x_test[0:1]

yhat = model.predict(xhat)

print('## yhat ##')

print(yhat)

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데이터만 있으면 모델은 자동 생성?

autokeras는 신경망의 하이퍼패러미터를 신경망 개발자가 디자인하는 것이 아니라, 데이터만 주입하면, 알아서 신경망을 만들어주는 라이브러리.

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* 동영상 강의 정리 노트 

https://youtu.be/cJpjAmRO_h8

 

 

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모델을 저장하는 방법에 대한 링크입니다. https://3months.tistory.com/150

Keras - 모델 저장하고 불러오기