2017/04/10 - [machine learning] - [TENSORFLOW] Linear regression Classification 이전의 Linear regression에서 1차항에 대한 regression을 고민했다면, 이번에는 항이 여러 개인 다차항에 대한 regression을 고민해보자. 위의 식과 같이 여러 개의 항으로 구성되어 있는 model을 Polynomial Model이라고 부른다.import tensorflow as tfimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inline num_coeffs = 6training_epochs = 400learning_rate = 0.01 def model(X, w):terms..

TensorFlow를 이용해서 선형 회귀 분석을 해 볼 것이다. 우선 우리는 주어진 데이터에 대해서 가장 알맞는 input/output를 출력하는 함수 f를 찾아낼 것이다. f를 찾기 위해서 고려할 사항이 두 가지가 존재하는데 바로 variance와 bias이다. - variance는 주어진 training set에 대해서 찾아낸 함수 f가 얼마나 민감한가를 나타내는 척도이다. overfitting(입력 데이터에 대해서만 아주 정확하게 결과를 출력하는 경우) 인 경우에 대부분 variance가 높게 나타나는데, variance가 높은 경우 약간의 입력 데이터 변화만 생기더라도 오답을 출력하는 문제가 발생한다. 그래서 우리는 variance를 낮출 필요가 있다.- bias는 훈련 데이터에 대한 편견을 나타..

TensorFlow 에서는 Tensorboard라고 하는 시각화 서비스를 제공한다. Tensorboard를 통해 Loss의 흐름이나 각 스텝 별 값이 변화등을 확인할 수가 있다. 그럼 이제 어떻게 Tensorboard를 사용하는지 우선 코드를 보자.import tensorflow as tfimport numpy as np raw_data = np.random.normal(10, 1, 100)alpha = tf.constant(0.05)curr_value = tf.placeholder(tf.float32)prev_avg = tf.Variable(0.)update_avg = alpha * curr_value + (1 - alpha) * prev_avg avg_hist = tf.summary.scalar("r..

TensorFlow를 사용하는 가장 큰 이유는 무엇보다 코드의 간결함 때문일 것이다. 벡터 내적을 구하는 아래의 식을 우선 살펴보자.revenue = 0 for price, amout in zip(prices, amounts): revenue += price * amout 이번에는 numpy를 활용한 아래의 식을 살펴보자 import numpy as np revenue = np.dot(prices, amounts) numpy를 활용한 코드가 훨씬 간결함을 알 수가 있다. (하지만 이런 함수 제공이 마냥 좋은 것만은 아님..) 우리는 tensorFlow를 활용함으로써 machine learning을 보다 쉽게 접근해볼 수 있을 것이다. Tensor 생성하기 tensorFlow라는 용어에서 언급된 것처럼 t..

이전 포스팅에서 inception v3 모델을 fine-tuning 해서 정답 label을 변경했다면, 이번에는 구글이 학습한 기존의 모델 그대로 사용하는 방법을 살펴보자. 학습한 모델의 대상 데이터는 imagenet에 있는 이미지 데이터들이며, 학습한 모델에는 대략 1000개의 class가 구성되어 있다. 우선 모델을 사용하기 위해서는 모델을 다운받아야 하는데 아래의 url을 통해 모델을 다운받자. http://download.tensorflow.org/models/image/imagenet/inception-2015-12-05.tgz 압축을 풀면 아래의 파일들이 존재한다. - classify_image_graph_def.pb : 모델의 graph 파일- imagenet_synset_to_human_l..

구글이 만들어 놓은 모델(inception v3)에 내가 학습하려는 데이터를 추가해서 객체 인식을 해보기로 했다. 아래의 링크를 참조해서 따라해보자. https://codelabs.developers.google.com/codelabs/tensorflow-for-poets/index.html?index=..%2F..%2Findex#0 나같은 경우에는 이미 tensorflow가 설치된 docker container가 존재한 상태였기 때문에 곧바로 4단계로 넘어갔다. 4단계에서는 이제 tensorflow docker 가 설치되어 있다는 가정하에, docker와 연결된 volume에 tf_files 디렉토리를 생성한다. # mkdir tf_files 폴더 생성이 완료되었으면 아래의 curl 명령어를 통해 tr..