A.I.44 Keras 3 문서) The Keras ecosystem 케라스 생태계원문 : The Keras ecosystem케라스 프로젝트는 신경망을 구성하고 훈련하는 핵심 케라스 API에 국한되지 않는다.머신러닝 워크플로우의 각 단계에 대응되는 관련 프로젝트들을 넓게 포함하고 있다.KerasTunerKerasTuner 문서, keras-tuner 깃헙레포KerasTuner는 하이퍼 파라미터를 탐색하는 어려움을 해결할 수 있도록, 사용하기 편하며 확장성 있는 하이퍼 파라미터 최적화 프레임워크다.(동적 계산 그래프를 생성하는 방법인) Define-by-run 방식으로 쉽게 하이퍼 파라미터 탐색공간을 설정할 수 있고, 가능한 탐색 알고리즘 중의 하나를 이용하여, 모신러닝 모델의 최적화된 하이퍼 파라미터를 찾을 수 있다.Bayesian Optimization 알고리즘(참고-B.. 2024. 9. 22. Keras 3 문서) Keras 3 benchmarks 케라스 3의 벤치마크 테스트원문 : Keras 3 benchmarks사용 가능한 3가지 백엔드 프레임워크(TensorFlow, JAX, PyTorch) 위에서의 Keras 3의 성능을 텐서플로 백엔드에서의 Keras 2와 비교한다.사용된 코드와 설정은 keras-benchmarks 깃허브 레포에 있으며, 문서의 결과를 재현하기 위해 사용해볼 수 있다.사용된 모델컴퓨터 비전(CV, computer vision)과 자연어 처리(NLP, Natural Language Processing) 분야의 생성형 태스크와 (생성형) 이외의 태스크에서 유명한 모델들이 선택되었다. 비-생성형(non-Generative) 태스크생성형(Generative) 태스크컴퓨터 비전SegmentAnythingStableDiffusion.. 2024. 9. 21. Keras 3 문서) Introduction to Keras for engineers 엔지니어를 위한 케라스 소개원문 : Introduction to Keras for engineers케라스는 TensorFlow, JAX, PyTorch 위에서 상호 호환적으로 동작할 수 있는 딥러닝 프레임워크다.(구글 코랩에서 실행되는) 이 문서는 Keras 3를 사용할 때의 작업 흐름을 보여준다.참고) 코랩에서 실행한 결과는 다음에서 확인해볼 수 있다.Setupimport numpy as npimport osos.environ["KERAS_BACKEND"] = "jax"import keras이 문서에서는 케라스가 실행되는 백엔드 프레임워크로서 JAX를 사용한다."jax"를 "tensorflow" 또는 "torch"로 바꾼 후에 런타임 재실행(Restrat runtime)하면 다른 백엔드를 선택할 수 있.. 2024. 9. 19. Keras 3 문서) Getting started with Keras Keras 시작하기원문 : Getting started with Keras학습 자료들엔지니어를 위한 케라스 소개 : Introduction to Keras for engineers케라스와 그 기능에 관한 문서들 : Keras 3 launch announcement케라스 API의 깊이 있는 상세 내용을 다루는 개발자 가이드 : Developer guides다양한 유스케이스에서 케라스를 사용하는 예제 : Keras code examplesKeras 설치파이썬 패키지 저장소인 PyPI로부터 케라스를 설치할 수 있다. (참고-PyPI : Python Package Index)pip install --upgrade keras참고) 파이썬 패키지 인스톨러인 pip는 설치 명령어 install의 업그레이드 옵션(--.. 2024. 9. 13. 이전 1 ··· 3 4 5 6 7 8 9 ··· 11 다음
