Optuna를 사용하여 MNIST 데이터셋에 대한 keras 분류 모델의 하이퍼파라미터를 최적화하는 예제코드입니다. 2023. 11. 5 최초작성 실행결과입니다. (tensorflow-dev) webnautes@webnautesui-MacBookAir keras_example % /Users/webnautes/miniforge3/envs/tensorflow-dev/bin/python /Users/webnautes/keras_example/optuna _mnist.py [I 2023-11-05 12:06:30,500] A new study created in memory with name: no-name-42c2fbc2-e7d7-4e40-a7af-f9c08dc199a5 Metal device set to:..
Keras로 구현한 MNIST Image Classification입니다. 2023. 05. 06 최초작성 import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt # MNIST 데이터셋을 로드하여 Train 데이터셋은 x_train, y_train에 대입히고 Test 데이터셋은 x_test, y_test에 대입됩니다. # x_train과 x_test에는 28 x 28 크기의 정사각형 이미지가 저장되어 있으며 # y_train과 y_test에는 28 x 28 크기의 이미지가 나타내는 0 ~ 9 사이의 숫자가 저장되어 있으며 라벨(label)이라고 부릅니다. (x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mn..
종이에 쓴 손글씨 숫자를 인식하여 세븐 세그먼트에 출력하는 프로젝트를 만들어봤습니다. 2021. 6. 16 최초작성
저수준 API로 작성된 MNIST 코드에서 사용하는 tf.argmax 함수에 대해 살펴봅니다. 2018. 8.29 최초작성 2020. 8. 1 내용 확인 및 Tensorflow 2.x에 맞게 수정 tf.argmax 두번째 인자값의 범위는 [-rank(input), rank(input))로 한정되어 있습니다. 텐서플로우에서 rank는 텐서의 원소 하나에 접근하기 위해 필요한 인덱스의 개수입니다. 1차원 배열의 경우 최대 인덱스 개수는 1(=rank가 1 ) 이기 때문에 두번째 인자로 0만 사용할 수 있습니다.(음의 범위는 논외로 합니다. ) 한 방향으로 (1차원의 경우 열,행 구분이 없습니다.) 최대값을 찾아 인덱스 값을 찾을 수 있습니다. import tensorflow as tf a = tf.const..
손글씨 숫자 분류를 하는 신경망을 만드는 케라스 예제를 다루고 있습니다.
Android에서 TensorFlow Lite를 사용하여 카메라에 비춘 손글씨 숫자를 인식시켜보았습니다. 조명환경이나 카메라 차이로 인해 결과가 달라서 이진화 부분의 아규먼트를 수정할 필요가 있을 수 있습니다.
Tensorflow와 OpenCV를 사용하여 웹캠에 비춘 손글씨 숫자를 인식시켜보았습니다. 최초 작성 2019. 10. 1 관련 최근 포스트 [Machine Learning & Deep Learning/Tensorflow 강좌] - Keras와 OpenCV를 사용하여 손글씨 숫자 인식하기 CNN을 사용하여 인식 정확도가 좋아졌습니다. 01.py 손글씨 숫자를 인식을 위해 뉴럴 네트워크를 학습시키는 코드입니다. 실행결과 가중치를 파일로 저장합니다. import tensorflow as tf mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train, x_test = x_train / 255.0,..
뉴럴 네트워크(Neural Network)를 사용하여 직접 촬영한 손글씨 이미지로부터 숫자를 인식시켜 보았습니다. 지난번 포스팅과 데이터 훈련 시키는 방식만 다르기 때문에 1 ~ 6 번까지는 동일한 내용입니다. Tensorflow 강좌 - Logistic Regression를 이용하여 실제 손글씨 숫자 인식해보기(MNIST)http://webnautes.tistory.com/1238 텐서플로우 2.0에서 텐서플로우 1.x 코드를 실행하는 방법을 설명합니다. Tensorflow 2.0에서 Tensorflow 1.x 코드 실행하기https://webnautes.tistory.com/1393 1. A4용지에 0 ~ 9까지 숫자를 적은 후, 카메라로 찍었습니다. 그리고나서 이미지를 10개로 나누어서 저장했습니다..
Logistic Regression을 사용하여 직접 촬영한 손글씨 이미지로부터 숫자를 인식시켜 보았습니다. 텐서플로우 2.0에서 텐서플로우 1.x 코드를 실행하는 방법을 설명합니다. Tensorflow 2.0에서 Tensorflow 1.x 코드 실행하기https://webnautes.tistory.com/1393 1. A4용지에 0 ~ 9까지 숫자를 적은 후, 카메라로 찍었습니다. 그리고나서 이미지를 10개로 나누어서 저장했습니다. 이미지 크기는 똑같을 필요없지만 중앙에 숫자가 오도록 이미지를 잘라줘야 합니다. 2. 세션을 시작하면서 디스크에 저장했던 모델 파라미터를 가져옵니다. 이미지로부터 숫자를 예측할 때 사용되어집니다. sess = tf.Session() sess.run(tf.global_varia..
텐서플로우로 구현한 Logistic Regression입니다. MNIST 데이터를 가지고 손글씨 이미지를 훈련시키는 과정을 설명하고 있습니다. 다음 포스팅에서는 실제 손글씨를 촬영한 이미지를 인식하도록 해봅니다. 다음 사이트에 있는 텐서플로우 예제들을 공부한 결과를 비정기적으로 올리고 있습니다. https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples 텐서플로우 2.0에서 텐서플로우 1.x 코드를 실행하는 방법을 설명합니다. Tensorflow 2.0에서 Tensorflow 1.x 코드 실행하기https://webnautes.tistory.com/1393 # 수정 및 주석 : webnautes import tensorflow as tf #----------------..