텐서플로 기초 4

텐서플로우(tensor flow) 튜토리얼 #4_Overfitting and Underfitting

4. Overfitting and Underfitting¶https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/overfit_and_underfit?hl=ko by doorbw (https://doorbw.tistory.com) In [41]: # TensorFlow and tf.keras # 텐서플로우와 keras를 import한다. 이떄 tensorflow는 tf라는 별칭으로 사용할 것임. import tensorflow as tf from tensorflow import keras # Helper libraries # numpy와 matplotlib을 사용한다. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # jupyter not..

텐서플로우(tensor flow) 튜토리얼 #3_Regression

3. Regression¶https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/basic_regression?hl=ko by doorbw (https://doorbw.tistory.com) In [2]: # TensorFlow and tf.keras # 텐서플로우와 keras를 import한다. 이떄 tensorflow는 tf라는 별칭으로 사용할 것임. import tensorflow as tf from tensorflow import keras # Helper libraries # numpy와 matplotlib을 사용한다. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # jupyter notebook에서 matplotlib을 사용하..

텐서플로우(tensor flow) 튜토리얼 #1_Basic Classification

안녕하세요. 문범우입니다. 오랜만에 텐서플로우에 관련된 포스팅을 진행하게 되었습니다. 최근 기계학습과 관련되서 공부를 하며 텐서플로우를 다루는 방법에 대해서 좀 더 공부해야겠다는 필요성을 느껴서, 아예 처음부터 시작해보려 합니다. 이에 따라서 텐서플로우 공식 홈페이지에 나와있는 tutorial을 하나씩 따라해 가면서 필요한 부분들을 추가적으로 공부해 볼 예정입니다. https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/basic_classification?hl=ko 위의 링크에서 overview 를 살펴보시면 아실 수 있듯이 해당 튜토리얼에서는 tensorflow내부의 keras 를 사용합니다. 먼저 오늘은 첫번째로 basic classification 에 대해서 진행해보도록 하겠..

텐서플로우(Tensor Flow) #20_ Dynamic RNN

안녕하세요. 문범우입니다.이번 포스팅에서는 텐서플로우의 새로운 기능인 dynamic rnn에 대해서 알아보도록 하겠습니다. * 해당 포스트의 모든 내용은 김성훈 교수님의 '모두를 위한 딥러닝'을 바탕으로 제작되었습니다.관련한 상세 내용은 아래 링크를 참고해주세요.https://hunkim.github.io/ml/ 1. Dynamic RNN 우리가 그동안 다루어보았던 RNN모델을 다시한번 생각해보도록 하겠습니다.이전의 모델을 이용해서 'hello'와 같은 문자열을 다루어볼때는, 우리가 다루고자하는 문자열의 크기에 따라서 RNN을 구성하였습니다.하지만 실제의 데이터에서는 문자열의 크기가 가변적입니다.예를 들어, 누군가가 전달하는 문자열 데이터를 처리한다고 했을 때, 그 데이터가 항상 고정된 길이는 아닙니다...

반응형