[인공지능] 케라스 기초 - 주요 레이어 import 하는 방법
- 인공지능
- 2022. 2. 15. 17:20
참조
케라스란?
- 파이썬으로 작성된 고수준 신경망 API로 TensorFlow, CNTK, 혹은 Theano와 함께 사용 가능
- 사용자 친화성, 모듈성, 확장성을 통해 빠르고 간편한 프로토타이핑 가능
- 컨볼루션 신경망, 순환 신경망, 그리고 둘의 조합까지 모두 지원
- CPU와 GPU에서 매끄럽게 실행
레이어 import 하는 방식 1
- 일일이 import 하지 않아도 됨
- 코드가 다소 길어질 수 있음
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
print(keras.__version__)
keras.layers.Dense(10, activation='sigmoid')
keras.Model()
keras.models.Sequential()
레이어 import 하는 방식 2
- 일일이 import 해야함
- 코드가 간결
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dense, Input, Flatten, Activation
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras import Model
Dense(10, activation='relu')
Flatten(input_shape=[28, 28])
X_train = np.random.randn(5500, 2)
Input(shape=X_train.shape[1:])
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