TF v2에 대한 자습서 인덱스는 여기에서 확인할 수 있습니다: TensorFlow 2.0 예제. 텐서플로우를 실험하고 싶지만 어떻게 시작해야 할지 모르겠어요. 몇 년 전에 신경망을 실험해 보았지만 훨씬 간단했습니다. 기본적으로 입력 변수와 하나 이상의 출력 변수배열이 있었습니다. 학습은 결과가 개선되도록 네트워크를 변경하는 것에 관한 것이었습니다. 나는 주어진 숫자를 예측하는 텐서 플로우 모델을 가지고 있지만 (MNIST기준) 조금 실패합니다. 정확도를 인쇄하거나 TF를 사용하여 이 숫자를 예측하는 것이 좋습니다. aymericdamien/TensorFlow-예제에서 새로운 릴리스에 대한 알림을 원하십니까? 물론, 나는 벨기에이기 때문에, 나는 당신이 또한 몇 가지 일화를 얻을 수 있는지 확인합니다 🙂 다음으로, 레이블을 약간 살펴볼 수도 있지만 이 시점에서 너무 많은 놀라움을 볼 수는 없습니다: 이전의 작은 분석이나 검사는 이미 작업중인 데이터에 대한 몇 가지 아이디어를 제공했지만 데이터가 대부분 이미지로 구성되는 경우 에서 데이터를 탐색하는 데 취해야 하는 단계는 데이터를 시각화하는 것입니다. 이제 3계층 신경망에 대한 가중치 및 바이어스 변수를 설정해야 합니다.

L은 항상 L-1 가중치/바이어스 텐서 수가 있으며, 여기서 L은 레이어 수입니다. 따라서이 경우 각 텐서를 두 개의 텐서로 설정해야합니다. 이제 이러한 작업을 그래픽으로 나타낼 수 있습니다. 이미지는 여기에 나타난 바와 같이 낮은 해상도(28 x 28픽셀)의 개별 의류 품목을 보여 준다: initialize_all_variables() 함수가 더 이상 사용되지 않으므로 global_variables_initializer()를 사용합니다. 모델이 교육을 준비하기 전에 몇 가지 설정이 더 필요합니다. 모델의 컴파일 단계에서 추가됩니다: 위의 히스토그램에서 대부분 짐작했듯이 레이블 22, 32, 38 및 61이 있는 교통 표지판이 상당히 많습니다. 이 가설은 이제 이 플롯에서 확인됩니다: 레이블 22가 있는 인스턴스 375개, 레이블 32가 있는 인스턴스 316개, 레이블 38이 있는 인스턴스 285개, 마지막으로 레이블 61이 있는 인스턴스 282개입니다. 그래프의 여러 노드 간에 애니메이션된 데이터 흐름은 다차원 데이터 배열인 텐서입니다. 예를 들어 입력 데이터 텐서가 5000 x 64 x 1일 수 있으며, 이는 5000개의 학습 샘플이 있는 64노드 입력 계층을 나타낸다. 입력 레이어 후에는 활성화 함수로 정류선형 단위가 있는 숨겨진 레이어가 있습니다.

비용 / 손실 함수로 크로스 엔트로피를 사용하는 최종 출력 층 (위의 그래프에서 “로그 레이어”라고)가 있습니다. 각 지점에서 우리는 마지막으로 역 전파 및 그라데이션 하강을 수행하는 스토커스 그라데이션 하강 최적화로 흐르는 “그라데이션”블록으로 흐르는 관련 텐서를 참조하십시오. 먼저 TensorFlow가 위의 작은 예제 계산을 수행하도록 $a = (b + c) * (c + 2)$을 수행하도록 합시다. 먼저 우리는 TensorFlow 변수와 상수에 자신을 소개해야합니다. 그러나 tf를 사용하여 정적 그래프를 작성하는 데는 여전히 장점이 있습니다. 세션 개체입니다. Python 구문을 사용하여 그래프를 실행하여 이 작업을 수행할 수 있습니다: 신경망은 오랫동안 사용되어 왔으며 거의 모든 중요한 개념이 1970년대 또는 1980년대로 다시 도입되었습니다. 이륙하기 위해 전체 필드를 중지한 문제는 당시에는 이러한 종류의 프로세스를 실행할 강력한 컴퓨터와 GPU가 없다는 것이었습니다.

Categories: Sin categoría