괜찮은 파이토치 강좌를 찾아서 나름 다시 정리해본 결과를 공유합니다.최초작성 2024. 12. 10다음 포스트에 이어지는 내용입니다. 괜찮은 파이토치 강좌 - 01. 파이토치 기초https://webnautes.tistory.com/2409  괜찮은 파이토치 강좌 - 02. 파이토치 워크플로 살펴보기https://webnautes.tistory.com/2410다음 문서를 기반으로 작성되었습니다. 코랩에서 실행한 결과를 정리했습니다.https://www.learnpytorch.io/02_pytorch_classification/분류 문제(Classification)분류 문제는 주어진 대상이 미리 정해놓은 클래스 중에 어떤 것에 해당하는지 예측하는 문제입니다. 분류가 어떤 것인지 예를 들어보면 사진이 주어질..

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:..

Optuna를 사용하여 iris 데이터셋에 대한 Keras 분류 모델 하이퍼파라미터를 최적화하는 예제입니다. 2023. 10. 20 최초작성 최적화 시도를150번 한 결과입니다. [I 2023-10-20 15:34:32,846] A new study created in memory with name: no-name-a9a9d87a-1258-4aee-91ac-09818702060f Metal device set to: Apple M1 systemMemory: 16.00 GB maxCacheSize: 5.33 GB [I 2023-10-20 15:34:38,095] Trial 0 finished with value: 0.2703423798084259 and parameters: {'n_units_l1': 55..

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..