본문 바로가기

머신러닝, 딥러닝24

tf.Example, tfrecord 공부 읽은 자료: https://www.tensorflow.org/tutorials/load_data/tf_records 2019. 8. 23.

TF Guide - Tensors 공부 https://www.tensorflow.org/guide/tensors#shape TF는 텐서와 관련된 연산을 정의하고 실행하는 프레임워크이다. 텐서는 고차원 벡터/행렬의 일반화된 개념이다. (텐서는 내부적으로 base data type의 n차원 어레이로 표현된다.) TF 프로그램을 짜면서 계속 조작하고 넘겨야 할 객체가 바로 tf.Tensor 인데, tf.Tensor는 부분적으로 정의되었다가 마지막에 값을 생성하는 연산을 말한다. TF 프로그램은 1) 먼저 tf.Tensor의 그래프를 빌딩하고 2) 어떻게 각 텐서가 다른 가능한 텐서에 기반해 연산되는지 디테일링하고 3) 이 그래프의 일부를 실행해 원하는 값을 얻는다. tf.Tensor는 두 가지 properties를 갖는다: a data type (.. 2019. 8. 19.

Multi-GPU Model에서 h5(hdf5)를 로드하지 못하는 문제 문제 개요 Multi-GPU Model로 학습시키고 h5(hdf5)로 저장해둔 다음, 나중에 불러올 때 layers 수가 맞지 않다고 에러가 남 이미 많이 알려진 버그 해결책 개요 Multi-GPU Model로 학습한 weight를 (Multi-GPU로 compile하지 않은) Base Model에 set한 다음 h5(hdf5)로 저장 Epoch가 모두 끝난 다음 model.save()는 대략 아래와 같이 하면 되지만... ... parallel_model, base_model = get_compiled_model(...) parallel_model.fit(...) base_model.set_weights(parallel_model.get_weights()) base_model.save(filepath).. 2019. 8. 13.

Variable Scope 공부 읽은 자료: https://tensorflowkorea.gitbooks.io/tensorflow-kr/content/g3doc/how_tos/variable_scope/ 주요 함수 - tf.get_variable(, , ): 입력된 이름의 변수를 생성하거나 반환 - tf.variable_scope(): tf.get_variable()에 전달된 이름의 네임스페이스를 관리 (with와 함께 쓰임) - tf.get_variable_scope(): 현재 variable scope를 반환 tf.get_variable() - tf.Variable()처럼 직접 값을 전달하지 않고 Initializer를 사용 tf.constant_initializer(value): 제공된 값으로 모든 것을 초기화 tf.random_u.. 2019. 8. 13.

이전 1 2 3 4 5 6 다음

티스토리툴바