텐서플로우

[tensorflow] 함수형 API 활용한 CNN 예시

Functional API 특징 텐서플로우에서 제공하는 가장 직관적인 Sequential 모델은 쉽고 빠르게 레이어를 쌓아 딥러닝 모델을 만들 수 있습니다. 여기서 Sequential 모델은 네트워크 입력과 출력이 하나라가 가정합니다. 그리고 많은 경우에서 이 가정이 적절합니다. 하지만 이런 가정이 맞지 않는 경우가 발생할 수 있습니다. 예를 들면 개별 입력을 여러 개 필요로 하는 네트워크이거나 여러 개를 출력하는 네트워크의 경우에는 단순히 선형적으로 층을 쌓는 sequential 모델로는 구현할 수 없습니다. 이런 경우 함수형 API를 고려합니다. 함수형 API는 다양한 경우에서 활용할 수 있습니다. 아래의 그림처럼 소셜 미디어 포스팅을 통해 나이를 예측하고, 수입을 예측하고, 성별을 예측하는 하나의 ..

[tensorflow] tensorflow-metal 설치 방법 (m1맥북 gpu)

설레는 맘으로 m1 맥을 구입하고, gpu를 로컬에서 돌려보고 싶은 마음은 다들 똑같겠죠? 하지만 환경설정부터 만만치 않습니다. 익숙했던 가상환경도 뭔가 복잡하게 설치를 거쳐야하는거 같고, 특히 가상환경처럼 에러가 많이 나는 경우 골치 아파지는 경우가 많아지기 때문이죠.. 그렇기때문에 가상환경에 한해서는 대부분 보수적일 수 밖에 없을거라 생각이 됩니다. 자 차근차근 설치하는 법을 공유해드리겠습니다. 아래 스텝만 따라오시길! (스텝이 굉장히 중요합니다!!!) 가상환경 설치 (아나콘다 & miniforge) 가상환경 생성 tensorflow-deps (tensorflow-dependencies) 설치 * tensorflow-macos 설치 * tensorflow-metal 설치 * jupyter 설치 (ju..