[딥러닝] 텐서플로우 모델 만들고 시작하기

텐서플로우(Tensorflow)는 전에 사용하던 PyTorch와 모델 생성하는 방법이 조금달랐다. 그 과정을 정리해보려고 한다.

1. Import libraries

import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.models import Sequential

2. Set input data (or preprocessing)

3. Define model

가장 단순한 모델:

model = Sequential([
    Dense(1, input_shape=[1]),
])

만약 모델이 3-4-2 이라면

model = Sequential([ 
    Dense(3, input_shape=[1]),
    Dense(4),
    Dense(2),
])

4. Create model (w/ optimizer and loss)

model.compile(optimizer='sgd', loss='mse')

• 모델 생성시 유의사항: 데이터가 단순하면 모델도 단순하게, 데이터가 복잡하면 모델도 복잡하게

5. Model fit & predict

model.fit(xs, ys, epochs=1200, verbose=0)
model.predict([10.0])

• verbose: 1이면 로그를 모두 출력, 0이면 출력하지 않는다. Epoch이 많을 땐 0으로 두는 것이 효율적.

텐서플로우 잘 설명해주신 블로그: https://bcho.tistory.com/1150