{
"cells": [
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "rX8mhOLljYeM"
},
"source": [
"##### Copyright 2019 The TensorFlow Authors."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 1,
"metadata": {
"cellView": "form",
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-14T22:38:15.207402Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-14T22:38:15.206836Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-14T22:38:15.211069Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-14T22:38:15.210492Z"
},
"id": "BZSlp3DAjdYf"
},
"outputs": [],
"source": [
"#@title Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the \"License\");\n",
"# you may not use this file except in compliance with the License.\n",
"# You may obtain a copy of the License at\n",
"#\n",
"# https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0\n",
"#\n",
"# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software\n",
"# distributed under the License is distributed on an \"AS IS\" BASIS,\n",
"# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.\n",
"# See the License for the specific language governing permissions and\n",
"# limitations under the License."
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "3wF5wszaj97Y"
},
"source": [
"# 텐서플로 2.0 시작하기: 초보자용"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "DUNzJc4jTj6G"
},
"source": [
""
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "04QgGZc9bF5D"
},
"source": [
"이 짧은 소개 글은 [Keras](https://www.tensorflow.org/guide/keras/overview)를 사용하여 다음을 수행합니다.\n",
"\n",
"1. 사전에 빌드한 데이터세트를 로드합니다.\n",
"2. 이미지를 분류하는 신경망 머신 러닝 모델을 빌드합니다.\n",
"3. 이 신경망을 훈련합니다.\n",
"4. 모델의 정확도를 평가합니다."
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "hiH7AC-NTniF"
},
"source": [
"이 문서는 [구글 코랩](https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb)(Colaboratory) 노트북 파일입니다. 파이썬 프로그램을 브라우저에서 직접 실행할 수 있기 때문에 텐서플로를 배우고 사용하기 좋은 도구입니다:\n",
"\n",
"1. 파이썬 런타임(runtime)에 연결하세요: 메뉴 막대의 오른쪽 상단에서 *CONNECT*를 선택하세요.\n",
"2. 노트북의 모든 코드 셀(cell)을 실행하세요: *Runtime* > *Run all*을 선택하세요."
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "nnrWf3PCEzXL"
},
"source": [
"## TensorFlow 설정하기\n",
"\n",
"시작하려면 TensorFlow를 프로그램으로 가져옵니다."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 2,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-14T22:38:15.214971Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-14T22:38:15.214440Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-14T22:38:17.279891Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-14T22:38:17.279115Z"
},
"id": "0trJmd6DjqBZ"
},
"outputs": [
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"2022-12-14 22:38:16.222182: W tensorflow/compiler/xla/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'libnvinfer.so.7'; dlerror: libnvinfer.so.7: cannot open shared object file: No such file or directory\n",
"2022-12-14 22:38:16.222285: W tensorflow/compiler/xla/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'libnvinfer_plugin.so.7'; dlerror: libnvinfer_plugin.so.7: cannot open shared object file: No such file or directory\n",
"2022-12-14 22:38:16.222296: W tensorflow/compiler/tf2tensorrt/utils/py_utils.cc:38] TF-TRT Warning: Cannot dlopen some TensorRT libraries. If you would like to use Nvidia GPU with TensorRT, please make sure the missing libraries mentioned above are installed properly.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"TensorFlow version: 2.11.0\n"
]
}
],
"source": [
"import tensorflow as tf\n",
"print(\"TensorFlow version:\", tf.__version__)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "7NAbSZiaoJ4z"
},
"source": [
"[MNIST 데이터셋](http://yann.lecun.com/exdb/mnist/)을 로드하여 준비합니다. 샘플 값을 정수에서 부동소수로 변환합니다:\n",
"\n",
"참고: 자체 개발 환경을 사용하는 경우에 TensorFlow 2 패키지를 설치하려면 최신 `pip`로 업그레이드했는지 확인합니다. 자세한 내용은 [설치 가이드](https://www.tensorflow.org/install)를 참조합니다.\n",
"\n",
"## 데이터세트 로드하기\n",
"\n",
"[MNIST 데이터세트](http://yann.lecun.com/exdb/mnist/)를 로드하고 준비합니다. 샘플 데이터를 정수에서 부동 소수점 숫자로 변환합니다."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 3,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-14T22:38:17.283637Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-14T22:38:17.282945Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-14T22:38:17.739764Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-14T22:38:17.738885Z"
},
"id": "7FP5258xjs-v"
},
"outputs": [],
"source": [
"mnist = tf.keras.datasets.mnist\n",
"\n",
"(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()\n",
"x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "BPZ68wASog_I"
},
"source": [
"## 머신 러닝 모델 빌드하기\n",
"\n",
"층을 차례대로 쌓아 `tf.keras.Sequential` 모델을 만듭니다. 훈련에 사용할 옵티마이저(optimizer)와 손실 함수를 선택합니다:"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 4,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-14T22:38:17.744649Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-14T22:38:17.743948Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-14T22:38:21.443677Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-14T22:38:21.442952Z"
},
"id": "h3IKyzTCDNGo"
},
"outputs": [],
"source": [
"model = tf.keras.models.Sequential([\n",
" tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),\n",
" tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),\n",
" tf.keras.layers.Dropout(0.2),\n",
" tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')\n",
"])\n",
"\n",
"model.compile(optimizer='adam',\n",
" loss='sparse_categorical_crossentropy',\n",
" metrics=['accuracy'])"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "l2hiez2eIUz8"
},
"source": [
"각 예시에서 모델은 각 클래스에 대해 하나씩, [logits](https://developers.google.com/machine-learning/glossary#logits) 또는 [log-odds](https://developers.google.com/machine-learning/glossary#log-odds) 스코어 벡터를 반환합니다."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 5,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-14T22:38:21.448250Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-14T22:38:21.447622Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-14T22:38:21.801708Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-14T22:38:21.800976Z"
},
"id": "OeOrNdnkEEcR"
},
"outputs": [
{
"data": {
"text/plain": [
"array([[0.03628116, 0.1395217 , 0.15823159, 0.05388928, 0.10608026,\n",
" 0.08605959, 0.08570158, 0.07082345, 0.13026407, 0.13314727]],\n",
" dtype=float32)"
]
},
"execution_count": 5,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"predictions = model(x_train[:1]).numpy()\n",
"predictions"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "tgjhDQGcIniO"
},
"source": [
"`tf.nn.softmax` 함수는 다음과 같이 이러한 로짓을 각 클래스에 대한 *확률*로 변환합니다. "
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 6,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-14T22:38:21.805392Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-14T22:38:21.805123Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-14T22:38:21.810935Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-14T22:38:21.810270Z"
},
"id": "zWSRnQ0WI5eq"
},
"outputs": [
{
"data": {
"text/plain": [
"array([[0.09375926, 0.10395633, 0.10591966, 0.09542481, 0.10053737,\n",
" 0.09854456, 0.09850929, 0.0970545 , 0.10299838, 0.10329578]],\n",
" dtype=float32)"
]
},
"execution_count": 6,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"tf.nn.softmax(predictions).numpy()"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "he5u_okAYS4a"
},
"source": [
"참고: `tf.nn.softmax` 함수를 네트워크의 마지막 레이어에 대한 활성화 함수로 베이킹할 수 있습니다. 이렇게 하면 모델 출력을 더 직접적으로 해석할 수 있지만 이 접근법은 소프트맥스 출력을 사용할 경우 모든 모델에 대해 정확하고 수치적으로 안정적인 손실 계산을 제공하는 것이 불가능하므로 권장하지 않습니다. "
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "hQyugpgRIyrA"
},
"source": [
"`losses.SparseCategoricalCrossentropy`를 사용하여 로짓의 벡터와 `True` 인덱스를 사용하고 각 예시에 대해 스칼라 손실을 반환하는 훈련용 손실 함수를 정의합니다."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 7,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-14T22:38:21.814438Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-14T22:38:21.813892Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-14T22:38:21.817233Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-14T22:38:21.816613Z"
},
"id": "RSkzdv8MD0tT"
},
"outputs": [],
"source": [
"loss_fn = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "SfR4MsSDU880"
},
"source": [
"이 손실은 실제 클래스의 음의 로그 확률과 같습니다. 모델이 올바른 클래스를 확신하는 경우 손실은 0입니다.\n",
"\n",
"이 훈련되지 않은 모델은 무작위에 가까운 확률(각 클래스에 대해 1/10)을 제공하므로 초기 손실은 `-tf.math.log(1/10) ~= 2.3`에 근접해야 합니다."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 8,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-14T22:38:21.820702Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-14T22:38:21.820084Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-14T22:38:21.839099Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-14T22:38:21.838476Z"
},
"id": "NJWqEVrrJ7ZB"
},
"outputs": [
{
"data": {
"text/plain": [
"2.3172464"
]
},
"execution_count": 8,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"loss_fn(y_train[:1], predictions).numpy()"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "ada44eb947d4"
},
"source": [
"훈련을 시작하기 전에 Keras `Model.compile`을 사용하여 모델을 구성하고 컴파일합니다. [`optimizer`](https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/optimizers) 클래스를 `adam`으로 설정하고 `loss`를 앞에서 정의한 `loss_fn` 함수로 설정합니다. `metrics` 매개변수를 `accuracy`로 설정하여 모델에 대해 평가할 메트릭을 지정합니다."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 9,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-14T22:38:21.842751Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-14T22:38:21.842087Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-14T22:38:21.851974Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-14T22:38:21.851334Z"
},
"id": "9foNKHzTD2Vo"
},
"outputs": [],
"source": [
"model.compile(optimizer='adam',\n",
" loss=loss_fn,\n",
" metrics=['accuracy'])"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "ix4mEL65on-w"
},
"source": [
"## 모델 훈련 및 평가하기\n",
"\n",
"모델을 훈련하고 평가합니다: "
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 10,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2022-12-14T22:38:21.855697Z",
"iopub.status.busy": "2022-12-14T22:38:21.855152Z",
"iopub.status.idle": "2022-12-14T22:38:43.634788Z",
"shell.execute_reply": "2022-12-14T22:38:43.633942Z"
},
"id": "y7suUbJXVLqP"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Epoch 1/5\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"/tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.9/site-packages/keras/backend.py:5585: UserWarning: \"`sparse_categorical_crossentropy` received `from_logits=True`, but the `output` argument was produced by a Softmax activation and thus does not represent logits. Was this intended?\n",
" output, from_logits = _get_logits(\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\r",
" 1/1875 [..............................] - ETA: 35:51 - loss: 2.5021 - accuracy: 0.0938"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 23/1875 [..............................] - ETA: 4s - loss: 1.7726 - accuracy: 0.4905 "
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 46/1875 [..............................] - ETA: 4s - loss: 1.3654 - accuracy: 0.6243"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 69/1875 [>.............................] - ETA: 4s - loss: 1.1511 - accuracy: 0.6784"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 92/1875 [>.............................] - ETA: 3s - loss: 1.0145 - accuracy: 0.7130"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 116/1875 [>.............................] - ETA: 3s - loss: 0.9194 - accuracy: 0.7365"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 140/1875 [=>............................] - ETA: 3s - loss: 0.8506 - accuracy: 0.7556"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 164/1875 [=>............................] - ETA: 3s - loss: 0.7875 - accuracy: 0.7738"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 188/1875 [==>...........................] - ETA: 3s - loss: 0.7448 - accuracy: 0.7862"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 210/1875 [==>...........................] - ETA: 3s - loss: 0.7093 - accuracy: 0.7949"
]
},
{
"name": "stdout",
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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" 115/1875 [>.............................] - ETA: 3s - loss: 0.1147 - accuracy: 0.9666"
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" 139/1875 [=>............................] - ETA: 3s - loss: 0.1128 - accuracy: 0.9656"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1361/1875 [====================>.........] - ETA: 1s - loss: 0.0860 - accuracy: 0.9730"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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"Epoch 5/5\n"
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" 124/1875 [>.............................] - ETA: 3s - loss: 0.0721 - accuracy: 0.9808"
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" 148/1875 [=>............................] - ETA: 3s - loss: 0.0723 - accuracy: 0.9808"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 173/1875 [=>............................] - ETA: 3s - loss: 0.0724 - accuracy: 0.9812"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1740/1875 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 0.0735 - accuracy: 0.9777"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1765/1875 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.0734 - accuracy: 0.9776"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1789/1875 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.0734 - accuracy: 0.9776"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1813/1875 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0735 - accuracy: 0.9776"
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"1837/1875 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0736 - accuracy: 0.9776"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1861/1875 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0735 - accuracy: 0.9776"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1875/1875 [==============================] - 4s 2ms/step - loss: 0.0734 - accuracy: 0.9776\n"
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""
]
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"output_type": "execute_result"
}
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"source": [
"`Model.evaluate` 메서드는 일반적으로 \"[Validation-set](https://developers.google.com/machine-learning/glossary#validation-set)\" 또는 \"[Test-set](https://developers.google.com/machine-learning/glossary#test-set)\"에서 모델 성능을 확인합니다."
]
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"cell_type": "code",
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"iopub.execute_input": "2022-12-14T22:38:43.638633Z",
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" 74/1875 [>.............................] - ETA: 3s - loss: 0.0645 - accuracy: 0.9793"
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" 122/1875 [>.............................] - ETA: 3s - loss: 0.0661 - accuracy: 0.9798"
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" 146/1875 [=>............................] - ETA: 3s - loss: 0.0636 - accuracy: 0.9799"
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" 170/1875 [=>............................] - ETA: 3s - loss: 0.0620 - accuracy: 0.9805"
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" 218/1875 [==>...........................] - ETA: 3s - loss: 0.0615 - accuracy: 0.9802"
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" 242/1875 [==>...........................] - ETA: 3s - loss: 0.0610 - accuracy: 0.9808"
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" 266/1875 [===>..........................] - ETA: 3s - loss: 0.0619 - accuracy: 0.9805"
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" 290/1875 [===>..........................] - ETA: 3s - loss: 0.0621 - accuracy: 0.9802"
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]
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]
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" 434/1875 [=====>........................] - ETA: 3s - loss: 0.0650 - accuracy: 0.9794"
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" 457/1875 [======>.......................] - ETA: 3s - loss: 0.0655 - accuracy: 0.9791"
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" 480/1875 [======>.......................] - ETA: 2s - loss: 0.0643 - accuracy: 0.9796"
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" 503/1875 [=======>......................] - ETA: 2s - loss: 0.0645 - accuracy: 0.9797"
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" 551/1875 [=======>......................] - ETA: 2s - loss: 0.0635 - accuracy: 0.9799"
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" 168/1875 [=>............................] - ETA: 3s - loss: 0.0474 - accuracy: 0.9847"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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" 168/1875 [=>............................] - ETA: 3s - loss: 0.0526 - accuracy: 0.9825"
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" 240/1875 [==>...........................] - ETA: 3s - loss: 0.0506 - accuracy: 0.9823"
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" 264/1875 [===>..........................] - ETA: 3s - loss: 0.0509 - accuracy: 0.9825"
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" 120/1875 [>.............................] - ETA: 3s - loss: 0.0360 - accuracy: 0.9885"
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" 143/1875 [=>............................] - ETA: 3s - loss: 0.0379 - accuracy: 0.9878"
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" 622/1875 [========>.....................] - ETA: 2s - loss: 0.0431 - accuracy: 0.9858"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1308/1875 [===================>..........] - ETA: 1s - loss: 0.0422 - accuracy: 0.9857"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1332/1875 [====================>.........] - ETA: 1s - loss: 0.0422 - accuracy: 0.9857"
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1356/1875 [====================>.........] - ETA: 1s - loss: 0.0423 - accuracy: 0.9856"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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"1862/1875 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0445 - accuracy: 0.9846"
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"model.fit(x_train, y_train, epochs=5)\n",
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"id": "T4JfEh7kvx6m"
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"source": [
"훈련된 이미지 분류기는 이 데이터셋에서 약 98%의 정확도를 달성합니다. 더 자세한 내용은 [TensorFlow 튜토리얼](https://www.tensorflow.org/tutorials/)을 참고하세요."
]
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"id": "Aj8NrlzlJqDG"
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"source": [
"모델이 확률을 반환하도록 하려면 다음과 같이 훈련된 모델을 래핑하고 여기에 소프트맥스를 첨부할 수 있습니다."
]
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"probability_model = tf.keras.Sequential([\n",
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" tf.keras.layers.Softmax()\n",
"])"
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""
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"probability_model(x_test[:5])"
]
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"id": "-47O6_GLdRuT"
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"source": [
"## 결론\n",
"\n",
"축하합니다! [Keras](https://www.tensorflow.org/guide/keras/overview) API를 사용하는 사전에 빌드한 데이터세트를 사용하여 머신 러닝 모델을 훈련했습니다.\n",
"\n",
"Keras를 사용하는 더 많은 예시는 [튜토리얼](https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/)을 확인하세요. Keras로 모델을 빌드하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 [가이드](https://www.tensorflow.org/guide/keras)를 읽어보세요. 데이터 로드 및 준비에 대해 자세히 알아보려면 [이미지 데이터 로드](https://www.tensorflow.org/tutorials/load_data/images) 또는 [CSV 데이터 로드](https://www.tensorflow.org/tutorials/load_data/csv)에 대한 튜토리얼을 참조하세요.\n"
]
}
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"rX8mhOLljYeM"
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