[인공지능] 케라스 기초 - 주요 레이어 import 하는 방법

 

참조

• https://www.youtube.com/watch?v=mzOpojTpliA&list=PL7ZVZgsnLwEHGS6EId3B_AnRYSCi_35rj&index=3

 

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

https://afsdzvcx123.tistory.com/entry/%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5-%EC%BC%80%EB%9D%BC%EC%8A%A4-%EA%B8%B0%EC%B4%88-%EC%A3%BC%EC%9A%94-%EB%A0%88%EC%9D%B4%EC%96%B4?category=1038435 

[인공지능] 케라스 기초 - 주요 레이어

 

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:])