딥러닝 돕자클럽 머신러닝 기계학습 MachineLearning9 Deep MNIST (3) 모델 평가하기 Evaluate the Model 모델이 얼마나 잘 작동했나요? How well did our model do? 먼저 정확한 레이블을 어디서 예측했는지 알아봅니다. tf.argmax는, 어떤 축을 따라 텐서 안에서 최고 entry의 인덱스를 주는 아주 유용한 함수입니다. 예를 들어, tf.argmax(y_,1)이 참 레이블 이면, tf.argmax(y,1)은 모델이 참이라고 생각하는 각 입력의 레이블입니다. 예측이 참과 일치 하는 지를 체크하기 위하여 tf.equal을 사용할 수 있습니다. First we'll figure out where we predicted the correct label. tf.argmax is an extremely useful function which give.. 2016. 4. 27. Deep MNIST (2) 계산그래프 Computation Graph Python으로 효율적인 수치 연산을 하기 위해, 보통 행렬곱 등의 비싼 연산을 Python 외부에서 처리하는 NumPy등의 라이브러리들을 사용하는데, NumPy등은 다른 언어로 구현된 매우 효율적 인 코드를 이용합니다. 불행히도, 모든 op에서 Python으로 도로 스위칭하는 과정에서 아주 큰 오버헤드가 여전히 발생됩니다. 이러한 오버헤드는 GPU를 이용하거나 분산 처리할 경우에 매우 커서 데이터전송에 비용이 많이 소요될 수 있습니다. To do efficient numerical computing in Python, we typically use libraries like NumPy that do expensive operations such as matri.. 2016. 4. 27. 전문가용 Deep MNIST(1) Deep MNIST for Experts 전문가용 Deep MNIST TensorFlow는 대규모 수치계산을 수행하는 강력한 라이브러리입니다. 이 라이브러리가 가속하는 작업 중 하나는 심층신경망(Deep neural network, DNN)을 구현하고 훈련 시키는 것입니다. 이제 부터 심층합성곱NMIST분류기(deep convolutional NMIST classifier)를 만들면서 TensorFlow 모델의 기본 빌딩블록에 대해 배울 것입니다. TensorFlow is a powerful library for doing large-scale numerical computation. One of the tasks at which it excels is implementing and training de.. 2016. 4. 27. 기초 사용법 Basic Usage(9) Basic Usage 기초 사용법 TensorFlow를 사용하려면 TensorFlow가 어떻게 작동하는지를 이해해야 합니다: To use TensorFlow you need to understand how TensorFlow:l 계산(computations)을 그래프로 어떻게 표현하는지. Represents computations as graphs.l Sessions의 맥락에서 그래프를 어떻게 실행하는지. Executes graphs in the context of Sessions.l 데이터를 tensors로 어떻게 표현하는지. Represents data as tensors.l 변수(Variables)로 상태(state)를 어떻게 유지하는지. Maintains state with Variables.l .. 2016. 3. 31. 이전 1 2 3 다음