오늘 이슈 뉴스를 요약해드리겠습니다. 다음은 10개의 주요 뉴스입니다.

- 정부, 일본 기시다 야스쿠니 공물 봉납에 "깊은 실망·유감"…전범 합사에 공물을 봉납한 일본 총리에 대해 강력한 항의를 표명했습니다.¹
- 이스라엘 대피 작전에 참여한 한국인들이 긴박한 상황을 전했습니다. 이스라엘과 팔레스타인의 충돌로 인해 이륙 순간에도 폭발음이 계속 들렸다고 말했습니다.²
- 위안부·세월호 피해지원 단체 일부가 국고보조금을 횡령·부정사용한 것으로 감사원이 조사했습니다. 단체들은 보조금을 개인 용도로 사용하거나 적절한 증빙을 제공하지 않았습니다.³
- 내일 아침에도 가을 추위가 이어집니다. 전국 대부분 지역에서 기온이 5도 내외로 내려갈 것으로 예상됩니다. 안개와 강풍에 주의하시기 바랍니다.⁴
- 수원에서 전세사기 의혹을 받는 임대인의 모습이 드러났습니다. 임대인은 전세계약서를 위조하고, 보증금을 받아 도망간 혐의를 받고 있습니다. 피해자들은 돈을 돌려달라고 요구하고 있습니다.
- 요르단 국왕이 팔레스타인 난민 수용에 한계가 있다고 밝혔습니다. 이집트와 요르단은 이미 수백만 명의 난민을 수용하고 있으며, 더 이상의 부담은 감당할 수 없다고 말했습니다.
- 김재열 국제빙상연맹회장이 역대 12번째 한국인 국제올림픽위원회 위원으로 선출되었습니다. 김재열 회장은 2023년 12월까지 임기를 가집니다.
- 복지부 장관이 의사 수 증원을 더 이상 미룰 수 없다고 주장했습니다. 의사 수 증원은 공공의료 인력 확보와 지역 의료 격차 해소를 위해 필요하다고 말했습니다.
- 한동훈 전 법무부 차관이 돌려차기 피해자와 통화하며 사과했습니다. 한동훈 전 차관은 보복협박 재발을 방지할 것이라고 약속했습니다.
- 유류세 인하가 연말까지 연장됩니다. 유류세 인하로 인해 휘발유는 25%, 경유는 37% 가격이 낮아집니다.

출처: Bing과의 대화, 2023. 10. 20.
(1) 이슈 메인 - SBS 뉴스. https://news.sbs.co.kr/news/newsHotIssue.do.
(2) 주요뉴스 | 연합뉴스. https://www.yna.co.kr/theme/headlines-history.
(3) 오늘의 이슈 - Remember Now. https://now.rememberapp.co.kr/category/%ec%98%a4%eb%8a%98%ec%9d%98-%ec%9d%b4%ec%8a%88/.
(4) 홈 : 네이트 뉴스. https://news.nate.com/.

공유폴더 로그인 창은 처음 로그인 할 때, 

접속이 되었으나, 재부팅 이후 부터 에러 메세지만 뜨고....

계정관리에도 저장이 안되어 있는데...

로그인창이 뜨지 않습니다.

임시 방편으로

매번 커맨드 (cmd) 실행 시켜서 명령어로 해결하고 있습니다.

아래 명령어들 참조 부탁드립니다.

전 3가지 다 메모장에 저장해서

한번에

복붙하고 있습니다.

(아.. 저장 하지 마시고 매번 방문해주세요..)

명령어 : 

net use

net use /delete \\공유폴더 주소\~~

net use \\공유폴더주소\공유폴더명 /user:공유폴더ID "공유폴더PW"

위 명령어 내의 굵은 표시 및 밑줄만 해당 내용으로 변경 부탁드립니다.

큰 따옴표 모두 입력하셔야합니다.

일단 리눅스 (우분투) 의 공식 다운로드 홈페이지에 들어갑니다.

https://www.ubuntu.com/download

위를 접속하시면

위 화면이 보이실 겁니다.

일반적으로 서버를 주로 이용하기 때문에, 빨간색으로 주어진 Server를 클릭합니다.

16.04를 지난번에 업로드하였습니다.

(http://itrainbowm.tistory.com/6?category=714575)

그 사이에 최신버전이 업그레이드 됬네요~

그러면 위 사진에서 초록색 다운로드 버튼을 클릭해봅시다.

그러면 위 화면이 뜨면서 자동으로 다운로드가 진행됩니다.

.ISO가 다운로드되면 가상머신에서 불러서 설치하면 완료됩니다.

설치 화면은 추후에 업로드 하도록 하곘습니다.... 설치를 하였는데 비밀번호가 기억이 안납니다..

마이크로 프로세서란 무엇입니까?

마이크로 프로세서는 컴퓨터 중앙 처리 장치(CPU)의 핵심 기능을 통합한 집적 회로(IC)이다. 

그것은 프로그램 가능한 다목적 실리콘 칩으로서, 클록 구동 방식이며, 레지스터 기반이며, 

바이너리 데이터를 입력으로 받아들이고 메모리에 저장된 지침에 따라 처리한 후 출력을 제공한다.

마이크로 프로세서는 어떻게 작동합니까?

프로세서는 기본적으로 

ALU(ArithmeticalUnit), ControlUnit(제어 장치)및 RegisterArray(어레이 등록)로

 구성된 컴퓨터의 두뇌입니다. 

이름이 ALU를 나타내듯이 입력 장치 또는 메모리에서 수신한 데이터에 대해 

모든 산술 및 논리 연산을 수행합니다. 

레지스터 어레이는 데이터 처리를 위한 임시 고속 액세스 메모리 위치로 작동하는 

축전지(A), B, C, D등과 같은 일련의 레지스터로 구성됩니다. 

이름에서 알 수 있듯이 컨트롤 유닛은 시스템 전체에서 명령 및 데이터 흐름을 제어합니다.

기본적으로 마이크로 프로세서는 입력 장치에서 입력을 취하여 메모리에 주어진 지시에 따라 처리하고 

출력을 생성합니다.

마이크로 프로세서의 장점
1. 저비용

마이크로 프로세서는 집적 회로 기술로 저렴한 비용으로 이용할 수 있습니다. 

그것은 컴퓨터 시스템의 비용을 줄일 것이다.

2. 고속

마이크로 프로세서 칩은 관련 기술 덕분에 매우 빠른 속도로 작동할 수 있습니다. 

그것은 초당 수백만개의 명령을 실행할 수 있다.

3. 작은 사이즈

매우 큰 규모와 초대형 통합 기술로 인해, 마이크로 프로세서는 매우 적은 공간에서 제작됩니다. 

그러면 전체 컴퓨터 시스템의 크기가 줄어듭니다.

4. 다재다능한

마이크로 프로세서는 용도가 매우 다양하며, 동일한 칩은 프로그램을 간단히 변경함으로써 

많은 용도에 사용될 수 있습니다 (메모리에 저장된 지침).

5. 저전력 소비

마이크로 프로세서는 일반적으로 산화 금속 반도체 기술을 사용하여 제조되며, 

이 기술에서는 MOSF가 포화 상태에서 작동하고 차단 모드로 작동합니다. 

그래서 다른 것들에 비해 전력 소비량이 매우 낮습니다.

6. 낮은 발열량

진공 튜브 장치에 비해 반도체 장치는 그렇게 많은 열을 방출하지 않는다.

7. 믿을 수 있는

마이크로 프로세서는 매우 신뢰할 수 있으며, 고장률은 반도체 기술이 사용됨에 따라 매우 낮다.

8. 휴대용의

마이크로 프로세서로 만들어진 장치나 컴퓨터 시스템은 작은 크기와 

낮은 전력 소비 때문에 휴대가 가능하다.

마이크로 프로세서에 사용되는 공통 용어

여기 마이크로 프로세서 분야에서 사용될 몇가지 공통 용어가 있습니다.

버스

버스는 데이터를 전송하거나, 정보를 마이크로 프로세서의 다른 요소에 

주소를 지정하거나 제어하기 위한 도체 집합입니다. 

일반적으로 마이크로 프로세서는 데이터 버스, 제어 버스 및 주소 버스의 세가지 유형의 버스를 가집니다. 

8비트 프로세서가 8비트 광역 버스를 사용합니다.

명령 집합

명령 집합은 마이크로 프로세서가 이해할 수 있는 명령 그룹입니다. 

따라서 명령 집합은 하드웨어와 소프트웨어(프로그램)간의 인터페이스입니다. 

명령어는 프로세서가 데이터 처리를 위해 관련 트랜지스터를 전환하도록 명령합니다. 

예를 들어. ADDA, B;는 레지스터 A와 B에 저장된 두개의 번호를 추가하는 데 사용됩니다.

단어 길이

워드 길이는 프로세서의 내부 데이터 버스에 있는 비트 수이거나 

프로세서가 한번에 처리할 수 있는 비트 수입니다. 

예를 들어. 8비트 프로세서에는 8비트 데이터 버스, 8비트 레지스터가 있으며 한번에 8비트 처리를 수행합니다. 

더 높은 비트(32비트, 16비트)작업을 수행할 경우 일련의 8비트 작업으로 분할됩니다.

캐시 메모리

캐시 메모리는 프로세서에 통합된 랜덤 액세스 메모리입니다. 따라서 프로세서는 일반 RAM보다 캐시 메모리의 데이터에 더 빨리 액세스 할 수 있습니다. CPU메모리라고도 합니다. 캐시 메모리는 작업 중에 소프트웨어 또는 프로그램에서 자주 참조하는 데이터 또는 지침을 저장하는 데 사용됩니다. 그래서 그것은 수술의 전반적인 속도를 증가시킬 것이다.

클럭 속도

마이크로 프로세서는 클럭 신호를 사용하여 명령이 실행되는 속도를 제어하고, 다른 내부 구성 요소를 동기화하고, 명령 간의 데이터 전송을 제어합니다. 클럭 속도는 마이크로 프로세서가 명령을 실행하는 속도를 말합니다. 일반적으로 헤르츠로 측정되며 MHz(메가 헤르츠), GHz(GHz)등으로 표현됩니다.

마이크로 프로세서 분류

단어 길이 기준

당신이 위의 단어 길이에 대해 읽기 바랍니다. 따라서 프로세서의 단어 길이를 기준으로 8비트, 16비트, 32비트 및 64비트 프로세서를 사용할 수 있습니다.

RISC–감소된 지침 세트 컴퓨터

RISC는 마이크로 프로세서 아키텍처의 한 종류로, 다른 곳에서 볼 수 있는 보다 

전문화된 명령어 세트가 아닌 소규모의 일반적인 목적과 고도로 최적화된 명령 세트를 사용합니다. 

RISC는 상대적인 아키텍처인 CISC에 비해 높은 성능을 제공합니다(아래 참조). 

프로세서에서 각 명령을 실행하려면 데이터를 로드하고 처리하기 위해 특수 회로가 필요합니다. 

그래서 명령을 줄이면, 프로세서는 간단한 회로를 사용하고 더 빠르게 작동할 것입니다.

간단한 명령 집합

더 큰 프로그램

많은 수의 레지스터로 구성됨

간단한 프로세서 회로( 적은 수의 트랜지스터)

추가 RAM사용

고정 길이 지침

간단한 주소 지정 모드

일반적으로 하나의 명령을 실행하기 위한 고정된 클럭 사이클 수

CISC– 복잡한 지침 세트 컴퓨터

CISC는 RISC의 상대적인 마이크로 프로세서 아키텍처입니다.

 프로그램별 명령 수를 줄이기 위해 명령별 사이클 수를 무시합니다. 

따라서 하드웨어에 직접 복잡한 지침이 적용되므로 프로세서가 복잡해지고 작동 속도가 느려집니다.

이 아키텍처는 실제로 프로그램 길이를 줄여 메모리 비용을 줄이도록 설계되었습니다.

복잡한 명령 집합

소규모 프로그램

레지스터 수 감소

복잡한 프로세서 회로(더 많은 수의 트랜지스터)

적은 RAM사용량

가변 길이 지침

다양한 주소 지정 모드

각 지침에 대한 클럭 사이클의 가변 수

특수 용도 프로세서

일부 특정 기능을 처리하도록 설계된 프로세서도 있습니다.

DSP–디지털 신호 처리기

프로세서–주 프로세서와 함께 사용되는 프로세서(8087 math-프로세서와 8086 사용)

입력/출력 프로세서

트랜지스터 컴퓨터:고유의 로컬 메모리를 가진 마이크로 프로세서

ex) 인텔 4004–최초의 마이크로 프로세서

인텔 8085

인텔 8086

인텔 펜티엄 4

인텔 코어 i7

AMD애틀론

출처 : https://electrosome.com/microprocessor/#Examples

TensorBoard: Visualizing Learning

(TensorBoard : 학습 시각화)

기계학습이 어떻게 하는지 시각적으로 볼 수 있는 라이브러리입니다.

이 자습서는 간단한 TensorBoard 사용법을 배우기위한 것입니다. 다른 리소스도 있습니다. TensorBoard의 GitHub(TensorBoard's GitHub)에는 팁 및 트릭 및 디버깅 정보를
포함하여 TensorBoard 사용에 대한 더 많은 정보가 있습니다.

Serializing the data

데이터 직렬화

TensorBoard는 TensorFlow를 실행할 때 생성 할 수있는 요약 데이터가 포함 된 TensorFlow 이벤트 파일을 읽음으로써 작동합니다. 다음은 TensorBoard 내의 요약 데이터에 대한 일반적인 수명주기입니다.

먼저 요약 데이터를 수집 할 TensorFlow 그래프를 만들고 요약 작업으로 주석(summary operations)을 추가 할 노드를 결정합니다.

예를 들어, MNIST 자리를 인식 할 수있는 길쌈 신경 네트워크를 학습한다고 가정합니다. 학습 속도가 시간에 따라 어떻게 변하는 지, 그리고 목적 함수가 어떻게 변하는지를 기록하고 싶습니다. 학습 속도와 손실을 각각 출력하는 노드에 tf.summary.scalar op를 연결하여이를 수집합니다. 그런 다음 각 스칼라 요약에 '학습률'또는 '손실 함수'와 같은 의미있는 태그를 지정합니다.

특정 레이어에서 나오는 활성화 분포 또는 그라데이션이나 가중치의 분포를 시각화하고 싶을 수도 있습니다. tf.summary.histogram ops를 그라디언트 출력과 가중치를 유지하는 변수에 각각 첨부하여이 데이터를 수집합니다.

사용 가능한 모든 요약 작업에 대한 자세한 내용은 요약 작업에 대한 문서를 확인하십시오.

TensorFlow의 작업은 실행하기 전까지는 아무 것도하지 않거나 출력에 의존하는 연산을 수행합니다. 방금 작성한 요약 노드는 그래프의 주변 장치입니다. 현재 실행중인 작업 단위는 모두 해당 노드에 의존하지 않습니다. 따라서 요약을 생성하려면 이러한 모든 요약 노드를 실행해야합니다. 손으로 직접 관리하는 것은 지루할 수 있으므로 tf.summary.merge_all을 사용하여 모든 요약 데이터를 생성하는 단일 op로 결합하십시오.

그런 다음 병합 된 요약 연산을 실행하면 주어진 단계에서 모든 요약 데이터가있는 직렬화 된 요약 protobuf 객체가 생성됩니다. 마지막으로이 요약 데이터를 디스크에 기록하려면 summary protobuf를 tf.summary.FileWriter에 전달하십시오.

FileWriter는 생성자에서 logdir을 사용합니다.이 logdir은 모든 이벤트가 기록되는 디렉토리입니다. 또한 FileWriter는 선택적으로 생성자에서 Graph를 가져올 수 있습니다. Graph 객체를 받으면 TensorBoard는 텐서 모양 정보와 함께 그래프를 시각화합니다. 이렇게하면 그래프를 통해 흐르는 것이 훨씬 잘 전달됩니다 : Tensor 모양 정보( Tensor shape information)를 참조하십시오.

이제 그래프를 수정하고 FileWriter를 만들었으므로 네트워크를 시작할 준비가되었습니다! 원하는 경우 매 단계마다 병합 된 요약 작업을 실행하고 많은 양의 교육 데이터를 기록 할 수 있습니다. 그것은 당신이 필요로하는 것보다 더 많은 데이터 일 것 같다. 대신 병합 된 요약 연산을 n 단계마다 실행하는 것을 고려하십시오.

아래의 코드 예제는 간단한 MNIST 튜토리얼을 수정 한 것으로서 몇 가지 요약 작업을 추가하고 10 단계마다 실행합니다. 이것을 실행하고 tensorboard --logdir = / tmp / tensorflow / mnist를 실행하면 훈련 도중 가중치 나 정확도가 어떻게 변화했는지와 같은 통계를 시각화 할 수 있습니다. 아래의 코드는 발췌 한 것입니다. 전체 소스가 여기(here)에 있습니다.

def variable_summaries(var):
  """Attach a lot of summaries to a Tensor (for TensorBoard visualization)."""
  with tf.name_scope('summaries'):
    mean = tf.reduce_mean(var)
    tf.summary.scalar('mean', mean)
    with tf.name_scope('stddev'):
      stddev = tf.sqrt(tf.reduce_mean(tf.square(var - mean)))
    tf.summary.scalar('stddev', stddev)
    tf.summary.scalar('max', tf.reduce_max(var))
    tf.summary.scalar('min', tf.reduce_min(var))
    tf.summary.histogram('histogram', var)

def nn_layer(input_tensor, input_dim, output_dim, layer_name, act=tf.nn.relu):
  """Reusable code for making a simple neural net layer.

  It does a matrix multiply, bias add, and then uses relu to nonlinearize.
  It also sets up name scoping so that the resultant graph is easy to read,
  and adds a number of summary ops.
  """
  # Adding a name scope ensures logical grouping of the layers in the graph.
  with tf.name_scope(layer_name):
    # This Variable will hold the state of the weights for the layer
    with tf.name_scope('weights'):
      weights = weight_variable([input_dim, output_dim])
      variable_summaries(weights)
    with tf.name_scope('biases'):
      biases = bias_variable([output_dim])
      variable_summaries(biases)
    with tf.name_scope('Wx_plus_b'):
      preactivate = tf.matmul(input_tensor, weights) + biases
      tf.summary.histogram('pre_activations', preactivate)
    activations = act(preactivate, name='activation')
    tf.summary.histogram('activations', activations)
    return activations

hidden1 = nn_layer(x, 784, 500, 'layer1')

with tf.name_scope('dropout'):
  keep_prob = tf.placeholder(tf.float32)
  tf.summary.scalar('dropout_keep_probability', keep_prob)
  dropped = tf.nn.dropout(hidden1, keep_prob)

# Do not apply softmax activation yet, see below.
y = nn_layer(dropped, 500, 10, 'layer2', act=tf.identity)

with tf.name_scope('cross_entropy'):
  # The raw formulation of cross-entropy,
  #
  # tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y_ * tf.log(tf.softmax(y)),
  #                               reduction_indices=[1]))
  #
  # can be numerically unstable.
  #
  # So here we use tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits on the
  # raw outputs of the nn_layer above, and then average across
  # the batch.
  diff = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(targets=y_, logits=y)
  with tf.name_scope('total'):
    cross_entropy = tf.reduce_mean(diff)
tf.summary.scalar('cross_entropy', cross_entropy)

with tf.name_scope('train'):
  train_step = tf.train.AdamOptimizer(FLAGS.learning_rate).minimize(
      cross_entropy)

with tf.name_scope('accuracy'):
  with tf.name_scope('correct_prediction'):
    correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_, 1))
  with tf.name_scope('accuracy'):
    accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
tf.summary.scalar('accuracy', accuracy)

# Merge all the summaries and write them out to /tmp/mnist_logs (by default)
merged = tf.summary.merge_all()
train_writer = tf.summary.FileWriter(FLAGS.summaries_dir + '/train',
                                      sess.graph)
test_writer = tf.summary.FileWriter(FLAGS.summaries_dir + '/test')
tf.global_variables_initializer().run()

FileWriter를 초기화 한 후에는 모델을 테스트하고 테스트 할 때 FileWriter에 요약을 추가해야합니다.

# Train the model, and also write summaries.
# Every 10th step, measure test-set accuracy, and write test summaries
# All other steps, run train_step on training data, & add training summaries

def feed_dict(train):
  """Make a TensorFlow feed_dict: maps data onto Tensor placeholders."""
  if train or FLAGS.fake_data:
    xs, ys = mnist.train.next_batch(100, fake_data=FLAGS.fake_data)
    k = FLAGS.dropout
  else:
    xs, ys = mnist.test.images, mnist.test.labels
    k = 1.0
  return {x: xs, y_: ys, keep_prob: k}

for i in range(FLAGS.max_steps):
  if i % 10 == 0:  # Record summaries and test-set accuracy
    summary, acc = sess.run([merged, accuracy], feed_dict=feed_dict(False))
    test_writer.add_summary(summary, i)
    print('Accuracy at step %s: %s' % (i, acc))
  else:  # Record train set summaries, and train
    summary, _ = sess.run([merged, train_step], feed_dict=feed_dict(True))
    train_writer.add_summary(summary, i)

이제 TensorBoard를 사용하여이 데이터를 시각화 할 수 있습니다.

Launching TensorBoard

TensorBoard 출시

TensorBoard를 실행하려면 다음 명령을 사용하십시오 (또는 python -m tensorboard.main).

tensorboard --logdir=path/to/log-directory

여기서 logdir은 FileWriter가 데이터를 직렬화 한 디렉토리를 가리 킵니다. 이 logdir 디렉토리에 별도의 실행에서 직렬화 된 데이터가 들어있는 하위 디렉토리가 있으면 TensorBoard는 이러한 모든 실행에서 데이터를 시각화합니다. TensorBoard가 실행되면 웹 브라우저에서 localhost : 6006으로 이동하여 TensorBoard를 봅니다.

TensorBoard를 보면 오른쪽 상단 모서리에 탐색 탭이 표시됩니다. 각 탭은 시각화 할 수있는 직렬화 된 데이터 집합을 나타냅니다.

그래프 탭을 사용하여 그래프를 시각화하는 방법에 대한 자세한 내용은 TensorBoard : 그래프 시각화를 참조하십시오.

TensorBoard에 대한 자세한 사용 정보는 TensorBoard의 GitHub(TensorBoard's GitHub)를 참조하십시오.

Building Input Functions with tf.estimator

import numpy as np

training_set = tf.contrib.learn.datasets.base.load_csv_with_header(
    filename=IRIS_TRAINING, target_dtype=np.int, features_dtype=np.float32)

train_input_fn = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn(
    x={"x": np.array(training_set.data)},
    y=np.array(training_set.target),
    num_epochs=None,
    shuffle=True)

classifier.train(input_fn=train_input_fn, steps=2000)

input_fn의 해부 다음 코드는 입력 함수의 기본 골격을 보여줍니다.

def my_input_fn():

    # Preprocess your data here...

    # ...then return 1) a mapping of feature columns to Tensors with
    # the corresponding feature data, and 2) a Tensor containing labels
    return feature_cols, labels

입력 함수의 본문에는 잘못된 예제를 스크러빙하거나 피쳐 스케일링과 같이 입력 데이터를 사전 처리하는 특정 논리가 포함되어 있습니다.

입력 함수는 위의 코드 스켈레톤에서와 같이 모델에 공급할 최종 피처 및 레이블 데이터가 포함 된 다음 두 값을 반환해야합니다.

feature_cols

피쳐 열 이름을 해당 피처 데이터가 들어있는 Tensors (또는 SparseTensors)에 매핑하는 키 / 값 쌍을 포함하는 사전입니다.

labels

라벨 (목표) 값을 포함하는 Tensor : 모델이 예측하고자하는 값.

피쳐 데이터를 텐서 (tensors)로 변환

feature / label 데이터가 python 배열이거나 pandas 데이터 프레임 또는 numpy 배열에 저장되어있는 경우 다음 메소드를 사용하여 input_fn을 생성 할 수 있습니다.

import numpy as np
# numpy input_fn.
my_input_fn = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn(
    x={"x": np.array(x_data)},
    y=np.array(y_data),
    ...)

import pandas as pd
# pandas input_fn.
my_input_fn = tf.estimator.inputs.pandas_input_fn(
    x=pd.DataFrame({"x": x_data}),
    y=pd.Series(y_data),
    ...)

스파스 데이터(대부분의 값이 0인 데이터)의 경우, 세개의 인수로 인스턴스화된 SparseTensor를 채우는 대신 SparseTensor를 채웁니다.

dense_shape

텐서의 모양. 각 차원의 요소 수를 나타내는 목록을 가져옵니다. 예를 들어 dense_shape = [3,6]은 2 차원 3x6 텐서를 지정하고 dense_shape = [2,3,4]는 3 차원 2x3x4 텐서를 지정하고 dense_shape = [9]는 9 개 요소가있는 1 차원 텐서를 지정합니다. .

indices

0이 아닌 값을 포함하는 텐서 요소의 인덱스입니다. 용어 목록을 취합니다. 여기서 각 용어는 자체가 0이 아닌 요소의 색인을 포함하는 목록입니다. 요소는 0으로 인덱싱됩니다. 즉, [0,0]은 2 차원 텐서에서 첫 번째 행의 첫 번째 열에있는 요소의 인덱스 값입니다. 예 : indices = [[1,3], [ 2,4]]는 [1,3]과 [2,4]의 인덱스가 0이 아닌 값을 갖도록 지정합니다.

values

1 차원 값의 텐서. 값의 항 i은 인덱스의 항 i에 해당하며 해당 값을 지정합니다. 예를 들어, 주어진 indices = [[1,3], [2,4]]에서, 매개 변수 값 = [18, 3.6]은 텐서의 원소 [1,3]가 18의 값을 갖고, [2 , 4]의 값은 3.6입니다.

다음 코드는 3 행 5 열의 2 차원 SparseTensor를 정의합니다. 인덱스가 [0,1] 인 요소의 값은 6이고 인덱스 [2,4]가있는 요소의 값은 0.5입니다 (다른 모든 값은 0입니다).

sparse_tensor = tf.SparseTensor(indices=[[0,1], [2,4]],
                                values=[6, 0.5],
                                dense_shape=[3, 5])

이것은 다음과 같은 밀도가 높은 텐서에 해당합니다.

[[0, 6, 0, 0, 0]
 [0, 0, 0, 0, 0]
 [0, 0, 0, 0, 0.5]]

SparseTensor에 대한 자세한 내용은 tf.SparseTensor를 참조하십시오.

모델에 input_fn 데이터 전달

훈련을 위해 모델에 데이터를 공급하려면 입력 작업 기능에 입력 기능을 input_fn 매개 변수의 값으로 전달하기 만하면됩니다.

classifier.train(input_fn=my_input_fn, steps=2000)

input_fn 매개 변수는 함수 호출 (input_fn = my_input_fn ())의 반환 값이 아닌 함수 객체 (예 : input_fn = my_input_fn)를 수신해야합니다. 즉, 기차 코드에서 input_fn에 매개 변수를 전달하려고하면 다음 코드와 같이 TypeError가 발생합니다.

classifier.train(input_fn=my_input_fn(training_set), steps=2000)

그러나 입력 함수를 매개 변수화 할 수 있기를 원하면 다른 방법이 있습니다. 인수를 취하지 않고 input_fn과 같은 래퍼 함수를 ​​사용하여 원하는 매개 변수로 입력 함수를 호출 할 수 있습니다. 예제소스:

def my_input_fn(data_set):
  ...

def my_input_fn_training_set():
  return my_input_fn(training_set)

classifier.train(input_fn=my_input_fn_training_set, steps=2000)

또는 파이썬의 functools.partial 함수를 사용하여 모든 매개 변수 값이 고정 된 새 함수 객체를 생성 할 수 있습니다.

classifier.train(
    input_fn=functools.partial(my_input_fn, data_set=training_set),
    steps=2000)

세 번째 옵션은 input_fn 호출을 람다에 랩핑하여 input_fn 매개 변수에 전달하는 것입니다.

classifier.train(input_fn=lambda: my_input_fn(training_set), steps=2000)

위에 표시된 입력 파이프 라인을 설계하여 데이터 세트에 대한 매개 변수를 허용하는 한 가지 큰 장점은 데이터 세트 인수 만 변경하여 동일한 input_fn을 전달하여 연산을 평가하고 예측할 수 있다는 것입니다 (예 :

classifier.evaluate(input_fn=lambda: my_input_fn(test_set), steps=2000)

이 접근법은 코드 유지 보수성을 향상시킵니다. 각 유형의 작업에 대해 여러 input_fn (예 : input_fn_train, input_fn_test, input_fn_predict)을 정의 할 필요가 없습니다.

마지막으로, tf.estimator.inputs의 메소드를 사용하여 numpy 또는 pandas 데이터 세트에서 input_fn을 작성할 수 있습니다. 추가적인 이점은 num_epochs 및 shuffle과 같은 인수를 사용하여 input_fn이 데이터를 반복하는 방식을 제어 할 수 있다는 것입니다.

import pandas as pd

def get_input_fn_from_pandas(data_set, num_epochs=None, shuffle=True):
  return tf.estimator.inputs.pandas_input_fn(
      x=pdDataFrame(...),
      y=pd.Series(...),
      num_epochs=num_epochs,
      shuffle=shuffle)

import numpy as np

def get_input_fn_from_numpy(data_set, num_epochs=None, shuffle=True):
  return tf.estimator.inputs.numpy_input_fn(
      x={...},
      y=np.array(...),
      num_epochs=num_epochs,
      shuffle=shuffle)

보스턴 하우스 가치를위한 신경망 모델

이 튜토리얼의 나머지 부분에서는 UCI 주택 데이터 세트에서 가져온 Boston 주택 데이터의 하위 집합을 사전 처리하기위한 입력 함수를 작성하고 중앙 집 값을 예측하기 위해 신경 네트워크 회귀 분석기로 데이터를 공급하는 데이 함수를 사용합니다.

신경망을 훈련하는 데 사용할 보스턴 CSV 데이터 세트(Boston CSV data sets)는 Boston 교외 지역에 대한 다음과 같은 기능 데이터를 포함합니다.

그리고 모델에서 예측할 수있는 레이블은 수천 달러의 소유자가 거주하는 주택의 중간 값 인 MEDV입니다.

설정

boston_train.csv, boston_test.csv 및 boston_predict.csv 데이터 세트를 다운로드하십시오.( boston_train.csv, boston_test.csv, and boston_predict.csv.)

다음 섹션에서는 입력 함수를 작성하고 이러한 데이터 세트를 신경망 회귀 분석기에 공급하고 모델을 학습 및 평가하며 주택 가치 예측을 수행하는 방법을 단계별로 설명합니다. 완전한 최종 코드가 여기(available here)에 있습니다.

주택 데이터 가져 오기

시작하려면 가져 오기 (팬더 ​​및 텐서 흐름 포함)를 설정하고 자세한 로그 출력을 위해 자세한 정보 표시를 INFO로 설정하십시오.

from __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __future__ import print_function

import itertools

import pandas as pd
import tensorflow as tf

tf.logging.set_verbosity(tf.logging.INFO)

COLUMNS에있는 데이터 세트의 열 이름을 정의하십시오. 레이블과 기능을 구별하려면 FEATURES 및 LABEL도 정의하십시오. 그런 다음 3 개의 CSV (tf.train, tf.test 및 예측)를 판다 데이터 프레임으로 읽습니다.

COLUMNS = ["crim", "zn", "indus", "nox", "rm", "age",
           "dis", "tax", "ptratio", "medv"]
FEATURES = ["crim", "zn", "indus", "nox", "rm",
            "age", "dis", "tax", "ptratio"]
LABEL = "medv"

training_set = pd.read_csv("boston_train.csv", skipinitialspace=True,
                           skiprows=1, names=COLUMNS)
test_set = pd.read_csv("boston_test.csv", skipinitialspace=True,
                       skiprows=1, names=COLUMNS)
prediction_set = pd.read_csv("boston_predict.csv", skipinitialspace=True,
                             skiprows=1, names=COLUMNS)

FeatureColumns 정의 및 회귀 변수 만들기

그런 다음 입력 데이터에 대한 FeatureColumns 목록을 작성하십시오.이 목록은 공식적으로 교육에 사용할 피처 세트를 지정합니다. 주택 데이터 세트의 모든 피쳐에는 연속 값이 포함되어 있으므로 tf.contrib.layers.real_valued_column () 함수를 사용하여 FeatureColumns를 작성할 수 있습니다.

feature_cols = [tf.feature_column.numeric_column(k) for k in FEATURES]

참고 : 기능 열에 대한 자세한 내용은이 소개를 참조하고 범주 데이터에 대한 FeatureColumns 정의 방법을 보여주는 예제는 선형 모델 자습서를 참조하십시오.

이제 신경망 회귀 모델에 대한 DNNRegressor를 인스턴스화합니다. hidden_units, 각 숨겨진 레이어의 노드 수를 지정하는 하이퍼 매개 변수 (여기서 10 개의 노드가있는 두 개의 숨겨진 레이어) 및 방금 정의한 FeatureColumns 목록이 포함 된 feature_columns를 두 가지 인수로 제공해야합니다.

regressor = tf.estimator.DNNRegressor(feature_columns=feature_cols,
                                      hidden_units=[10, 10],
                                      model_dir="/tmp/boston_model")

input_fn 빌드하기

회귀 변수에 입력 데이터를 전달하려면 pandas Dataframe을 허용하고 input_fn을 반환하는 팩터 리 메서드를 작성합니다.

def get_input_fn(data_set, num_epochs=None, shuffle=True):
  return tf.estimator.inputs.pandas_input_fn(
      x=pd.DataFrame({k: data_set[k].values for k in FEATURES}),
      y = pd.Series(data_set[LABEL].values),
      num_epochs=num_epochs,
      shuffle=shuffle)

입력 데이터는 data_set 인수에서 input_fn으로 전달됩니다. 즉, 함수는 training_set, test_set 및 prediction_set과 같이 가져온 DataFrames를 처리 할 수 ​​있습니다.

두 개의 추가 인수가 제공됩니다. num_epochs : 데이터를 반복 할 에포크 수를 제어합니다. 교육의 경우이 값을 없음으로 설정하면

input_fn은 필요한 수의 열차 단계에 도달 할 때까지 데이터를 반환합니다. 평가하고 예측하려면 1로 설정하면 input_fn이 데이터를 한 번 반복 한 다음 OutOfRangeError를 발생시킵니다. 이 오류는 평가자가 평가 또는 예측을 중지하도록 신호를 보냅니다. shuffle : 데이터 셔플 여부. 평가하고 예측하기 위해 이것을 false로 설정하면 input_fn이 데이터를 순차적으로 반복합니다. 열차의 경우이 값을 True로 설정하십시오.

회귀 자 훈련

뉴럴 네트워크 회귀 분석기를 훈련 시키려면 다음과 같이 input_fn에 전달 된 training_set을 사용하여 train을 실행하십시오.

regressor.train(input_fn=get_input_fn(training_set), steps=5000)

You should see log output similar to the following, which reports training loss for every 100 steps:

INFO:tensorflow:Step 1: loss = 483.179
INFO:tensorflow:Step 101: loss = 81.2072
INFO:tensorflow:Step 201: loss = 72.4354
...
INFO:tensorflow:Step 1801: loss = 33.4454
INFO:tensorflow:Step 1901: loss = 32.3397
INFO:tensorflow:Step 2001: loss = 32.0053
INFO:tensorflow:Step 4801: loss = 27.2791
INFO:tensorflow:Step 4901: loss = 27.2251
INFO:tensorflow:Saving checkpoints for 5000 into /tmp/boston_model/model.ckpt.
INFO:tensorflow:Loss for final step: 27.1674.

모델 평가

다음으로, 훈련 된 모델이 테스트 데이터 세트에 대해 어떻게 수행되는지보십시오. evaluate을 실행하고, 이번에는 test_set을 input_fn으로 전달합니다.

ev = regressor.evaluate(
    input_fn=get_input_fn(test_set, num_epochs=1, shuffle=False))

결과를 가져온 결과에서 손실을 검색하고 출력을 출력합니다.

loss_score = ev["loss"]
print("Loss: {0:f}".format(loss_score))

결과는 다음과 유사해야합니다.

INFO:tensorflow:Eval steps [0,1) for training step 5000.
INFO:tensorflow:Saving evaluation summary for 5000 step: loss = 11.9221
Loss: 11.922098

예측하기

마지막으로이 모델을 사용하여 feature_data를 포함하고 있지만 6 개의 예제에 대한 레이블이없는 prediction_set의 집값 중앙값을 예측할 수 있습니다.

y = regressor.predict(
    input_fn=get_input_fn(prediction_set, num_epochs=1, shuffle=False))
# .predict() returns an iterator of dicts; convert to a list and print
# predictions
predictions = list(p["predictions"] for p in itertools.islice(y, 6))
print("Predictions: {}".format(str(predictions)))

결과에는 6 가지 주택 가치 예측치가 수천 달러로 포함되어야합니다. 예 :

Predictions: [ 33.30348587  17.04452896  22.56370163  34.74345398  14.55953979
  19.58005714]

TensorFlow의 고급 기계 학습 API (tf.estimator)를 사용하면 다양한 기계 학습 모델을 쉽게 구성, 교육 및 평가할 수 있습니다. 이 튜토리얼에서는 tf.estimator를 사용하여 신경 네트워크 분류기를 만들고 Iris 데이터 세트
(Iris data set )에서이를 학습하여 sepal / petal geometry를 기반으로 꽃 종을 예측합니다. 다음 다섯 단계를 수행하는 코드를 작성합니다.

1.Iris 교육 / 테스트 데이터가 포함 된 CSV를 TensorFlow Dataset에로드하십시오.

2.신경 네트워크 분류 자 ​​생성

3.교육 데이터를 사용하여 모델 교육

4.모델의 정확성 평가

5.새 샘플 분류

참고 :이 자습서를 시작하기 전에 TensorFlow를 컴퓨터에 설치해야합니다.

Complete Neural Network Source Code(완전한 신경 네트워크 소스 코드)

from __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __future__ import print_function

import os
import urllib

import numpy as np
import tensorflow as tf

# Data sets
IRIS_TRAINING = "iris_training.csv"
IRIS_TRAINING_URL = "http://download.tensorflow.org/data/iris_training.csv"

IRIS_TEST = "iris_test.csv"
IRIS_TEST_URL = "http://download.tensorflow.org/data/iris_test.csv"

def main():
  # If the training and test sets aren't stored locally, download them.
  if not os.path.exists(IRIS_TRAINING):
    raw = urllib.urlopen(IRIS_TRAINING_URL).read()
    with open(IRIS_TRAINING, "w") as f:
      f.write(raw)

  if not os.path.exists(IRIS_TEST):
    raw = urllib.urlopen(IRIS_TEST_URL).read()
    with open(IRIS_TEST, "w") as f:
      f.write(raw)

  # Load datasets.
  training_set = tf.contrib.learn.datasets.base.load_csv_with_header(
      filename=IRIS_TRAINING,
      target_dtype=np.int,
      features_dtype=np.float32)
  test_set = tf.contrib.learn.datasets.base.load_csv_with_header(
      filename=IRIS_TEST,
      target_dtype=np.int,
      features_dtype=np.float32)

  # Specify that all features have real-value data
  feature_columns = [tf.feature_column.numeric_column("x", shape=[4])]

  # Build 3 layer DNN with 10, 20, 10 units respectively.
  classifier = tf.estimator.DNNClassifier(feature_columns=feature_columns,
                                          hidden_units=[10, 20, 10],
                                          n_classes=3,
                                          model_dir="/tmp/iris_model")
  # Define the training inputs
  train_input_fn = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn(
      x={"x": np.array(training_set.data)},
      y=np.array(training_set.target),
      num_epochs=None,
      shuffle=True)

  # Train model.
  classifier.train(input_fn=train_input_fn, steps=2000)

  # Define the test inputs
  test_input_fn = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn(
      x={"x": np.array(test_set.data)},
      y=np.array(test_set.target),
      num_epochs=1,
      shuffle=False)

  # Evaluate accuracy.
  accuracy_score = classifier.evaluate(input_fn=test_input_fn)["accuracy"]

  print("\nTest Accuracy: {0:f}\n".format(accuracy_score))

  # Classify two new flower samples.
  new_samples = np.array(
      [[6.4, 3.2, 4.5, 1.5],
       [5.8, 3.1, 5.0, 1.7]], dtype=np.float32)
  predict_input_fn = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn(
      x={"x": new_samples},
      num_epochs=1,
      shuffle=False)

  predictions = list(classifier.predict(input_fn=predict_input_fn))
  predicted_classes = [p["classes"] for p in predictions]

  print(
      "New Samples, Class Predictions:    {}\n"
      .format(predicted_classes))

if __name__ == "__main__":
    main()

다음 섹션에서는 코드를 자세히 설명합니다.

Load the Iris CSV data to TensorFlow / Iris CSV데이터를 TensorFlow에 로드.

Iris 데이터 세트에는 Iris setosa, Iris virginica 및 Iris versicolor와 같은 세 가지 관련된 Iris 종 각각에서 추출한 50 개의 샘플로 구성된 150 행의 데이터가 들어 있습니다.

왼쪽에서 오른쪽으로 Iris setosa (Radomil, CC BY-SA 3.0), Iris versicolor (Dlanglois, CC BY-SA 3.0), Iris virginica (Frank Mayfield, CC BY-SA 2.0) 입니다.

각 행은 각 꽃 샘플에 대한 다음 데이터를 포함합니다 : 꽃잎 길이, 꽃잎 너비, 꽃잎 길이, 꽃잎 너비 및 꽃 종. 꽃 종은 정수로 표시되며, 0은 아이리스 세토 사, 1은 아이리스 versicolor, 2는 아이리스 virginica를 나타냅니다.

이 자습서에서는 아이리스 (Iris) 데이터가 무작위로 분리되어 두 개의 별도 CSV로 나뉩니다.

• A training set of 120 samples (iris_training.csv)
• A test set of 30 samples (iris_test.csv).

시작하려면 먼저 필요한 모든 모듈을 가져오고 데이터 세트를 다운로드하고 저장할 위치를 정의하십시오.

from __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __future__ import print_function

import os
import urllib

import tensorflow as tf
import numpy as np

IRIS_TRAINING = "iris_training.csv"
IRIS_TRAINING_URL = "http://download.tensorflow.org/data/iris_training.csv"

IRIS_TEST = "iris_test.csv"
IRIS_TEST_URL = "http://download.tensorflow.org/data/iris_test.csv"

그런 다음 교육 및 테스트 세트가 로컬에 저장되어 있지 않으면 다운로드하십시오.

if not os.path.exists(IRIS_TRAINING):
  raw = urllib.urlopen(IRIS_TRAINING_URL).read()
  with open(IRIS_TRAINING,'w') as f:
    f.write(raw)

if not os.path.exists(IRIS_TEST):
  raw = urllib.urlopen(IRIS_TEST_URL).read()
  with open(IRIS_TEST,'w') as f:
    f.write(raw)

다음으로 learn.datasets.base의 load_csv_with_header () 메소드를 사용하여 교육 및 테스트 세트를 데이터 세트에로드하십시오. load_csv_with_header () 메소드는 세 가지 필수 인수를 취합니다.

filename 파일 경로를 CSV 파일로 가져옵니다.

target_dtype - 데이터 세트의 대상 값에 numpy 데이터 유형을 사용합니다.

features_dtype : 데이터 집합의 특징 값에 numpy 데이터 유형을 사용합니다.

여기에서 목표 (모델을 예측하기 위해 훈련하는 값)는 0-2의 정수로 꽃의 종류이므로 적절한 numpy 데이터 유형은 np.int입니다.

# Load datasets.
training_set = tf.contrib.learn.datasets.base.load_csv_with_header(
    filename=IRIS_TRAINING,
    target_dtype=np.int,
    features_dtype=np.float32)
test_set = tf.contrib.learn.datasets.base.load_csv_with_header(
    filename=IRIS_TEST,
    target_dtype=np.int,
    features_dtype=np.float32)

tf.contrib.learn의 데이터 세트는 튜플로 명명됩니다. 데이터 및 대상 필드를 통해 기능 데이터 및 대상 값에 액세스 할 수 있습니다. 여기서, training_set.data 및 training_set.target은 각각 학습 세트에 대한 피쳐 데이터 및 목표 값을 포함하고, test_set.data 및 test_set.target은 피쳐 데이터 및 테스트 세트에 대한 목표 값을 포함한다.

나중에 "DNNClassifier를 Iris 교육 데이터에 맞추기"에서 training_set.data 및 training_set.target을 사용하여 모델을 교육하고 "모델 정확성 평가"에서 test_set.data 및 test_set.target을 사용합니다. . 하지만 먼저 다음 섹션에서 모델을 구성 해 보겠습니다.

Construct a Deep Neural Network Classifier

tf.estimator는 Estimator라고하는 미리 정의 된 다양한 모델을 제공하며, "즉시"사용하여 데이터에 대한 교육 및 평가 작업을 실행할 수 있습니다. 여기서, 아이리스 (Iris) 데이터에 맞게 딥 뉴럴 네트워크 분류 자 모델을 구성 할 것입니다. tf.estimator를 사용하면 몇 줄의 코드로 tf.estimator.DNNClassifier를 인스턴스화 할 수 있습니다.

# Specify that all features have real-value data
feature_columns = [tf.feature_column.numeric_column("x", shape=[4])]

# Build 3 layer DNN with 10, 20, 10 units respectively.
classifier = tf.estimator.DNNClassifier(feature_columns=feature_columns,
                                        hidden_units=[10, 20, 10],
                                        n_classes=3,
                                        model_dir="/tmp/iris_model")

위의 코드는 데이터 집합의 지형지 물에 대한 데이터 형식을 지정하는 모델의 지형지 물 열을 먼저 정의합니다. 모든 기능 데이터는 연속적이므로 tf.feature_column.numeric_column은 기능 컬럼을 구성하는 데 사용할 수있는 적절한 함수입니다. 데이터 세트에는 세 가지 기능 (세퍼리 폭, 세팔 높이, 꽃잎 너비 및 꽃잎 높이)이 있으므로 모든 데이터를 저장하려면 모양을 [4]로 설정해야합니다.

그런 다음 코드는 다음 인수를 사용하여 DNNClassifier 모델을 만듭니다.

1. feature_columns = feature_columns. 위에 정의 된 기능 열 집합입니다.

2. hidden_units = [10, 20, 10]. 10, 20 및 10 개의 뉴런을 포함하는 3 개의 숨겨진 레이어입니다.

3. n_classes = 3. 3 개의 아이리스 종을 나타내는 3 개의 대상 클래스입니다.

4. model_dir = / tmp / iris_model. 모델 교육 중에 TensorFlow가 검사 점 데이터와 TensorBoard 요약을 저장할 디렉토리입니다.

Describe the training input pipeline

tf.estimator API는 모델의 데이터를 생성하는 TensorFlow 조작을 작성하는 입력 기능을 사용합니다. tf.estimator.inputs.numpy_input_fn을 사용하여 입력 파이프 라인을 생성 할 수 있습니다.

# Define the training inputs
train_input_fn = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn(
    x={"x": np.array(training_set.data)},
    y=np.array(training_set.target),
    num_epochs=None,
    shuffle=True)

Fit the DNNClassifier to the Iris Training Data

이제 DNN 분류기 모델을 구성 했으므로 train 메서드를 사용하여 Iris 교육 데이터에 맞출 수 있습니다. train_input_fn을 input_fn으로 전달하고 훈련 단계 수를 입력하십시오 (here, 2000).

# Train model.
classifier.train(input_fn=train_input_fn, steps=2000)

모델의 상태는 분류 기준에 유지되므로 원하는 경우 반복적으로 학습 할 수 있습니다. 예를 들어, 위의 내용은 다음과 같습니다.

classifier.train(input_fn=train_input_fn, steps=1000)
classifier.train(input_fn=train_input_fn, steps=1000)

그러나 기차를 타는 동안 모델을 추적하려는 경우 TensorFlow SessionRunHook을 사용하여 로깅 작업을 수행하는 것이 좋습니다.

Evaluate Model Accuracy / 모델 정확도 평가

Iris 교육 데이터에서 DNNClassifier 모델을 교육했습니다. 이제 평가 방법을 사용하여 아이리스 테스트 데이터에서 정확성을 확인할 수 있습니다. train과 마찬가지로 evaluate은 입력 파이프 라인을 만드는 입력 함수를 사용합니다. evaluate은 평가 결과로 dicts를 반환합니다. 다음 코드는 Iris 테스트 data-test_set.data와 test_set.target을 전달하여 결과의 정확성을 평가하고 인쇄합니다.

# Define the test inputs
test_input_fn = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn(
    x={"x": np.array(test_set.data)},
    y=np.array(test_set.target),
    num_epochs=1,
    shuffle=False)

# Evaluate accuracy.
accuracy_score = classifier.evaluate(input_fn=test_input_fn)["accuracy"]

print("\nTest Accuracy: {0:f}\n".format(accuracy_score))

참고 : numpy_input_fn에 대한 num_epochs = 1 인수가 중요합니다. test_input_fn은 데이터를 한 번 반복 한 다음 OutOfRangeError를 발생시킵니다. 이 오류는 분류 작업이 평가를 중단하도록 신호를 보내므로 입력을 한 번 평가합니다.

전체 스크립트를 실행하면 다음과 유사한 내용이 인쇄됩니다.

Test Accuracy: 0.966667

정확도 결과는 약간 다를 수 있지만 90 % 이상이어야합니다. 상대적으로 작은 데이터 세트는 나쁘지 않습니다!

새 샘플 분류

견적 기의 predict () 메소드를 사용하여 새 견본을 분류하십시오. 예를 들어,이 두 가지 새로운 꽃 샘플이 있다고 가정 해보십시오.

predict () 메서드를 사용하여 해당 종을 예측할 수 있습니다. predict는 목록으로 쉽게 변환 될 수있는 dicts 생성자를 반환합니다. 다음 코드는 클래스 예측을 검색하고 인쇄합니다.

# Classify two new flower samples.
new_samples = np.array(
    [[6.4, 3.2, 4.5, 1.5],
     [5.8, 3.1, 5.0, 1.7]], dtype=np.float32)
predict_input_fn = tf.estimator.inputs.numpy_input_fn(
    x={"x": new_samples},
    num_epochs=1,
    shuffle=False)

predictions = list(classifier.predict(input_fn=predict_input_fn))
predicted_classes = [p["classes"] for p in predictions]

print(
    "New Samples, Class Predictions:    {}\n"
    .format(predicted_classes))

결과는 다음과 같습니다.

New Samples, Class Predictions:    [1 2]

따라서 모델은 첫 번째 샘플이 Iris versicolor이고 두 번째 샘플은 Iris virginica라고 예측합니다.

추가 리소스

tf.estimator를 사용하여 선형 모델을 만드는 방법에 대한 자세한 내용은 TensorFlow를 사용하는 대규모 선형 모델을 참조하십시오.

tf.estimator API를 사용하여 사용자의 Estimator를 빌드하려면 tf.estimator에서 Estimator 만들기를 확인하십시오.

브라우저에서 신경망 모델링 및 시각화를 실험하려면 Deep Playground를 확인하십시오.

신경 네트워크에 대한 고급 자습서는 길쌈 신경 네트워크 및 순환 신경 네트워크를 참조하십시오.

++++++

csv 파일을 원하는 데이터를 입력하면 간단히 판단하는 프로그램 및 그래프를 얻을 수 있습니다.

일정한 데이터를 가지고 판별하는 그래프 및 수식을 만들지 않고 원하는 것을 만들 수 있습니다.

글보다는 csv파일을 원하는 것으로 직접 수정하셔서 활용해보시면 더 빠른 이해를 하실 수 있습니다.

TensorFlow Mechanics 101

Code: tensorflow/examples/tutorials/mnist/

본 자습서의 목적은 TensorFlow를 사용하여(고전적인)MNIST데이터 세트를 사용하여 손으로 작성된 손가락을 사용하여 간단한 피드 포워드 신경 네트워크를 훈련하고 평가하는 방법입니다. 본 자습서의 대상은 TensorFlow를 사용하는 데 관심이 있는 숙련된 사용자를 위한 것입니다.

이러한 자습서는 일반적으로 기계 학습을 가르치기 위한 것이 아닙니다.

TensorFlow를 설치하기 위한 지침을 준수했는지 확인하십시오.

튜토리얼 파일

이 자습서는 다음 파일을 참조합니다.

파일 목적

mnist.py : 완전히 연결된 MNIST 모델을 빌드하는 코드.

fully_connected_feed.py : 피드 사전을 사용하여 다운로드 된 데이터 세트에 대해 빌드 된 MNIST 모델을 학습하는 기본 코드.

교육을 시작하려면 직접 fully_connected_feed.py 파일을 실행하기 만하면됩니다.

python fully_connected_feed.py

데이터 준비

MNIST는 기계 학습의 전형적인 문제입니다. 문제는 회색으로 된 숫자 280x28픽셀 이미지를 보고이미지가 0에서 9까지의 숫자에 대해 나타내는 숫자를 판별하는 것입니다.

자세한 내용은 YanLecun의 MNIST페이지 또는 NBIST의 시각화를 참조하십시오.

(Yann LeCun's MNIST page or Chris Olah's visualizations of MNIST.)

다운로드.

런타임_데이터 처리()방법의 맨 위에 있는 경우 Input_data.reads_data_sets()함수가 로컬 교육 폴더로 다운로드된 데이터를 다운로드하여 DataSet인스턴스를 반환합니다.

data_sets = input_data.read_data_sets(FLAGS.train_dir, FLAGS.fake_data)

참고 : fake_data 플래그는 단위 테스트 목적으로 사용되며 판독기에서 무시할 수 있습니다.

데이터 집합             목적

data_sets.train                 55000 이미지 및 레이블, 기본 교육용.

data_sets.validation          5000 개의 이미지 및 레이블, 교육 정확도의 반복 검증.

data_sets.test                 훈련 된 정확도의 최종 테스트를 위해 10000 개의 이미지 및 레이블.

입력 및 자리 표시 자

placeholder_inputs () 함수는 입력의 모양을 정의하는 두 개의 tf.placeholder 연산을 생성합니다.이 연산은 batch_size를 포함하여 나머지 그래프와 실제 훈련 예제가 입력됩니다.

images_placeholder = tf.placeholder(tf.float32, shape=(batch_size,
                                                       mnist.IMAGE_PIXELS))
labels_placeholder = tf.placeholder(tf.int32, shape=(batch_size))

또한 트레이닝 루프에서 전체 이미지 및 레이블 데이터 세트가 각 단계의 batch_size에 맞게 슬라이스되고 이러한 자리 표시 자 연산과 일치 한 다음 feed_dict 매개 변수를 사용하여 sess.run () 함수로 전달됩니다.

그래프 작성

데이터의 자리 표시자를 만든 후 그래프는 3 단계 패턴 인 추론 (), 손실 () 및 학습 ()에 따라 mnist.py 파일에서 작성됩니다.

inference () - 예측을하기 위해 네트워크를 앞으로 돌리는 데 필요한만큼 그래프를 만듭니다.

loss () - 손실을 생성하는 데 필요한 연산을 추론 그래프에 추가합니다.

training () - 그라디언트를 계산하고 적용하는 데 필요한 연산을 손실 그래프에 추가합니다.

추론

inference () 함수는 출력 예측을 포함하는 텐서를 반환하는 데 필요한만큼 그래프를 작성합니다.

이미지 자리 표시자를 입력으로 사용하고 ReLU 활성화가있는 완전히 연결된 레이어와 출력 로짓을 지정하는 10 개의 노드 선형 레이어가 그 위에 빌드됩니다.

각 계층은 해당 범위 내에서 작성된 항목의 접두사로 사용되는 고유 한 tf.name_scope 아래에 작성됩니다.

with tf.name_scope('hidden1'):

정의 된 범위 내에서 각 레이어에서 사용되는 가중치와 바이어스는 원하는 모양으로 tf.Variable 인스턴스에 생성됩니다.

weights = tf.Variable(
    tf.truncated_normal([IMAGE_PIXELS, hidden1_units],
                        stddev=1.0 / math.sqrt(float(IMAGE_PIXELS))),
    name='weights')
biases = tf.Variable(tf.zeros([hidden1_units]),
                     name='biases')

예를 들어, hidden1 범위에서 생성 된 경우 weights 변수에 고유 한 이름이 "hidden1 / weights"가됩니다.

각 변수에는 초기화 작업이 주어진다.

이 가장 일반적인 경우, 가중치는 tf.truncated_normal로 초기화되고 2 차원 텐서의 모양이 주어지면 가중치가 연결되는 레이어의 단위 수를 나타내는 첫 번째 흐림과 수를 나타내는 두 번째 흐림이 표시됩니다 가중치가 연결되는 계층의 단위. hidden1이라는 첫 번째 레이어의 경우, 가중치가 이미지 입력을 hidden1 레이어에 연결하기 때문에 크기는 [IMAGE_PIXELS, hidden1_units]입니다. tf.truncated_normal 초기화 프로그램은 주어진 평균 및 표준 편차로 임의의 분포를 생성합니다.

그런 다음 바이어스를 tf.zeros로 초기화하여 모든 0 값으로 시작하도록하고 그 모양은 연결되는 레이어의 단위 수입니다.

그래프의 세 가지 주요 작업 - 숨겨진 레이어에 대해 tf.matmul 및 로그에 대해 하나의 추가 tf.matmul을 포함하는 두 개의 tf.nn.relu ops가 차례로 생성되고 각 인스턴스에는 각각 별도의 tf.Variable 인스턴스가 생성됩니다 입력 자리 표시 자의 이전 텐서 또는 이전 레이어의 출력 텐서.

hidden1 = tf.nn.relu(tf.matmul(images, weights) + biases)

hidden2 = tf.nn.relu(tf.matmul(hidden1, weights) + biases)

logits = tf.matmul(hidden2, weights) + biases

마지막으로 출력을 포함하는 로그 텐서가 반환됩니다.

손실

loss () 함수는 필요한 손실 작업을 추가하여 그래프를 작성합니다.

먼저 labels_placeholder의 값이 64 비트 정수로 변환됩니다. 그런 다음 tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits op가 추가되어 labels_placeholder에서 1- 핫 레이블을 자동으로 생성하고 inference () 함수의 출력 로그를 1- 핫 레이블과 비교합니다.

labels = tf.to_int64(labels)
cross_entropy = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(
    labels=labels, logits=logits, name='xentropy')

그런 다음 tf.reduce_mean을 사용하여 일괄 처리 차원 (첫 번째 차원)에서 교차 엔트로피 값을 전체 손실로 평균화합니다.

loss = tf.reduce_mean(cross_entropy, name='xentropy_mean')

그리고 나서 손실 값을 포함 할 텐서가 반환됩니다.

노트 : 교차 엔트로피는 정보 이론의 아이디어로, 실제로 사실 인 것을 감안할 때 신경망의 예측을 얼마나 나쁘게 생각하는지 설명 할 수 있습니다. 자세한 내용은 블로그 게시물 Visual Information Theory (http://colah.github.io/posts/2015-09-Visual-Information/)를 참조하십시오.

훈련

training () 함수는 Gradient Descent를 통해 손실을 최소화하는 데 필요한 연산을 추가합니다.

먼저 loss () 함수에서 손실 텐서를 취하여 tf.summary.FileWriter (아래 참조)와 함께 사용할 때 이벤트 파일에 요약 값을 생성하는 연산 인 tf.summary.scalar로 전달합니다. 이 경우 요약이 기록 될 때마다 손실의 스냅 샷 값을 방출합니다.

tf.summary.scalar('loss', loss)

다음으로, 요청 된 학습 속도로 그라데이션을 적용하는 tf.train.GradientDescentOptimizer를 인스턴스화합니다.

optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate)

그런 다음 글로벌 교육 단계에 대한 카운터를 포함하는 단일 변수를 생성하고 tf.train.Optimizer.minimize op는 시스템의 학습 가능한 가중치를 업데이트하고 전역 단계를 증가시키는 데 사용됩니다. 이 작업은 관습에 따라 train_op이라고하며, 한 단계의 교육 (아래 참조)을 유도하기 위해 TensorFlow 세션에서 실행해야하는 작업입니다.

global_step = tf.Variable(0, name='global_step', trainable=False)
train_op = optimizer.minimize(loss, global_step=global_step)

모델 교육

일단 그래프가 작성되면 fully_connected_feed.py의 사용자 코드에 의해 제어되는 루프에서 반복적으로 트레이닝되고 평가 될 수 있습니다.

그래프

run_training () 함수의 맨 위에는 내장 된 모든 op가 기본 전역 tf.Graph 인스턴스와 연관되어 있음을 나타내는 명령과 함께 python이 있습니다.

with tf.Graph().as_default():

tf.Graph는 그룹으로 함께 실행될 수있는 작업 모음입니다. 대부분의 TensorFlow 사용은 단일 기본 그래프에만 의존해야합니다.

여러 그래프를 사용하는보다 복잡한 용도는 가능하지만이 간단한 자습서의 범위를 벗어납니다.

세션

모든 빌드 준비가 완료되고 필요한 모든 작업이 생성되면 그래프 실행을위한 세션이 만들어집니다.

sess = tf.Session()

또는 세션을 범위 지정을 위해 with 블록으로 생성 할 수 있습니다.

with tf.Session() as sess:

세션에 대한 빈 매개 변수는이 코드가 기본 로컬 세션에 연결 (또는 아직 생성되지 않은 경우 생성)한다는 것을 나타냅니다.

세션을 생성 한 직후, 모든 tf.Variable 인스턴스는 초기화 op에서 tf.Session.run을 호출하여 초기화됩니다.

init = tf.global_variables_initializer()
sess.run(init)

tf.Session.run 메서드는 매개 변수로 전달 된 op (s)에 해당하는 그래프의 전체 하위 집합을 실행합니다. 이 첫 번째 호출에서 init op는 변수의 초기화 코드 만 포함하는 tf.group입니다. 나머지 그래프는 여기에서 실행되지 않습니다. 그것은 아래의 교육 과정에서 발생합니다.

학습 루프

세션으로 변수를 초기화 한 후 교육이 시작될 수 있습니다.

사용자 코드는 단계별 교육을 제어하며 유용한 교육을 수행 할 수있는 가장 단순한 루프는 다음과 같습니다.

for step in xrange(FLAGS.max_steps):
    sess.run(train_op)

그러나이 자습서는 이전 단계에서 생성 된 자리 표시 자와 일치시키기 위해 각 단계의 입력 데이터를 슬라이스해야한다는 점에서 약간 더 복잡합니다.

그래프 피드

각 단계에서 코드는 단계에 대한 교육을위한 예제 세트를 포함하는 피드 사전을 생성하며,이 단계는 해당 인스턴스가 나타내는 자리 표시 자 연산에 의해 입력됩니다.

fill_feed_dict () 함수에서 주어진 DataSet은 이미지와 레이블의 다음 batch_size 세트에 대해 쿼리되고 자리 표시 자와 일치하는 tensors는 다음 이미지와 레이블을 포함하여 채워집니다.

images_feed, labels_feed = data_set.next_batch(FLAGS.batch_size,
                                               FLAGS.fake_data)

그런 다음 키와 자리 표시자를 나타내는 파이썬 사전 객체가 생성되고 대표적인 피드 텐서가 값으로 제공됩니다.

feed_dict = {
    images_placeholder: images_feed,
    labels_placeholder: labels_feed,
}

이것은 sess.run () 함수의 feed_dict 매개 변수로 전달되어이 단계의 학습에 대한 입력 예제를 제공합니다.

상태 확인

이 코드는 실행 호출에서 가져올 두 값을 지정합니다 : [train_op, loss].

for step in xrange(FLAGS.max_steps):
    feed_dict = fill_feed_dict(data_sets.train,
                               images_placeholder,
                               labels_placeholder)
    _, loss_value = sess.run([train_op, loss],
                             feed_dict=feed_dict)

가져올 값은 두 가지이므로 sess.run ()은 두 항목이 포함 된 튜플을 반환합니다. 가져올 값 목록에있는 각 Tensor는 반환 된 튜플의 numpy 배열에 해당하며이 단계에서이 텐서 값이 채워집니다. train_op은 출력 값이없는 Operation이기 때문에 반환 된 튜플의 해당 요소는 None이므로 버려집니다. 그러나 모델이 훈련 중에 분기되면 손실 텐서의 값은 NaN이 될 수 있으므로이 값을 로깅에 사용합니다.

NaN 없이도 교육이 잘 진행된다고 가정하면 교육 과정에서 100 단계마다 간단한 상태 텍스트를 인쇄하여 사용자에게 교육 상태를 알릴 수 있습니다.

if step % 100 == 0:
    print('Step %d: loss = %.2f (%.3f sec)' % (step, loss_value, duration))

상태 시각화

TensorBoard에서 사용되는 이벤트 파일을 내보내려면 그래프 작성 단계에서 모든 요약 (이 경우 하나만 포함)이 단일 텐서로 수집됩니다.

summary = tf.summary.merge_all()

그리고 나서 세션이 생성 된 후 tf.summary.FileWriter가 인스턴스화되어 그래프 자체와 요약 값을 모두 포함하는 이벤트 파일을 작성할 수 있습니다.

summary_writer = tf.summary.FileWriter(FLAGS.train_dir, sess.graph)

마지막으로, 이벤트 파일은 요약이 평가 될 때마다 새 요약 값으로 업데이트되고 출력이 작성자의 add_summary () 함수에 전달됩니다.

summary_str = sess.run(summary, feed_dict=feed_dict)
summary_writer.add_summary(summary_str, step)

이벤트 파일을 작성하면 Training 폴더에 대해 TensorBoard를 실행하여 요약의 값을 표시 할 수 있습니다.

참고 : Tensorboard를 작성하고 실행하는 방법에 대한 자세한 내용은 함께 제공되는 Tensorboard : Visualizing Learning을 참조하십시오. Tensorboard: Visualizing Learning.

검사 점 저장(체크포인트 저장)

추후 교육이나 평가를 위해 모델을 나중에 복원하는 데 사용할 수있는 검사 점 파일을 내보내려면 tf.train.Saver를 인스턴스화합니다.

saver = tf.train.Saver()

트레이닝 루프에서는 tf.train.Saver.save 메소드가 정기적으로 호출되어 모든 트레이닝 가능한 변수의 현재 값을 사용하여 검사 점 파일을 트레이닝 디렉토리에 씁니다.

saver.save(sess, FLAGS.train_dir, global_step=step)

나중에 추후에 thetf.train.Saver.restore 메소드를 사용하여 모델 매개 변수를 다시로드하여 교육을 재개 할 수 있습니다.

saver.restore(sess, FLAGS.train_dir)

모델 평가

천 단계마다이 코드는 교육 및 테스트 데이터 세트 모두에 대해 모델을 평가하려고 시도합니다. do_eval () 함수는 교육, 유효성 검사 및 테스트 데이터 집합에 대해 세 번 호출됩니다.

print('Training Data Eval:')
do_eval(sess,
        eval_correct,
        images_placeholder,
        labels_placeholder,
        data_sets.train)
print('Validation Data Eval:')
do_eval(sess,
        eval_correct,
        images_placeholder,
        labels_placeholder,
        data_sets.validation)
print('Test Data Eval:')
do_eval(sess,
        eval_correct,
        images_placeholder,
        labels_placeholder,
        data_sets.test)

더 복잡한 사용법은 대개 상당한 양의 하이퍼 매개 변수 튜닝 후에 만 ​​확인되도록 data_sets.test를 격리합니다. 그러나 간단한 MNIST 문제 때문에 모든 데이터에 대해 평가합니다.

평가 그래프 작성

교육 루프를 시작하기 전에 평가 () 함수는 mnist.py에서 loss () 함수와 동일한 logits / labels 매개 변수를 사용하여 evaluation () 함수를 호출하여 작성해야합니다.

eval_correct = mnist.evaluation(logits, labels_placeholder)

evaluation () 함수는 단순히 true 레이블이 K 가장 가능성있는 예측에서 발견 될 수있는 경우 각 모델 출력을 자동으로 득점 할 수있는 tf.nn.in_top_k op를 생성합니다. 이 경우 K의 값을 1로 설정하여 실제 레이블 인 경우 올바른 예측 만 고려합니다.

eval_correct = tf.nn.in_top_k(logits, labels, 1)

평가 출력

그런 다음 feed_dict를 채우고 eval_correct op에 대해 sess.run ()을 호출하여 지정된 데이터 집합에서 모델을 평가하는 루프를 만들 수 있습니다.

for step in xrange(steps_per_epoch):
    feed_dict = fill_feed_dict(data_set,
                               images_placeholder,
                               labels_placeholder)
    true_count += sess.run(eval_correct, feed_dict=feed_dict)

true_count 변수는 in_top_k op가 올바른 것으로 판단한 모든 예측을 누적합니다. 거기에서 정밀도는 총 사례 수로 단순히 나누어 계산할 수 있습니다.

precision = true_count / num_examples
print('  Num examples: %d  Num correct: %d  Precision @ 1: %0.04f' %
      (num_examples, true_count, precision))