AI 발달과정 1

 

김성두  

 

 

 

7. TensorFlow 사용하기 위한 환경구축

 

파이썬: 파이썬 프로그래밍 언어를 사용하기 위한 저작 툴

아나콘다: 많은 라이브러리가 설치된 파이썬 패키지를 포함하고 있는 배포판의 한 종류로서 가상화를 통하여 여러 작업 가능

구글 코랩: 온라인으로 텐스플로우 환경을 제공 (구글)

 

설치순서

가 - 관리자 권한으로 Python 3.9 설치

나- Anaconda : Python 전용 가상환경 패키지 관리툴 설치

anaconda prompt 에서

>python --versoin로 버젼확인

다- Anaconda 에서 Tensorflow 설치

anaconda prompt 에서

(base) > conda search tensorflow

>conda install tensorflow :오래걸림

> pip3 install tensorflow

(참고, pip : anaconda3에서 관리하는 전역 pip에 들어감

pip2: 로칼에 깔린 pip2(python2)에 들어감

pip3: 로칼에 깔린 pip3(python3)에 들어감

즉, 가상환경에 만 깔리게 하려면 pip사용

local전체에 깔리게 하려면 pip3사용 )

>conda create -n tf_ksd python=3.9 :가상환경 생성

>activate tf_ksd : 가상환경 활성화

 

(참조:

CPU 버젼으로 설치 - 현상태로 둠

GPU 버젼으로 설치 - CUDA 10.1, cuDNN 7.6.5설치 )

 

 

설치확인 방법

Jupyter Notebook 에서

 

GUI가 없을때 파이썬은 Powershell Prompt 사용

GUI가 있을때 파이썬은 JupyterNotebook 사용

 

 

8. Tensorflow

 

개념: 구글에서 제공하는 머신러닝 딥러닝에 사용되는 라이브러리.

모든 데이터를 Tenser(텐서)로 취급하며 노드간에 텐서를 Flow(흘려)보내며서

Node 에서Node로 세션을 만들고 세션을 통해 텐서 연산이 실행 되는 구조를 가지고 있다.

 

 

 

예제코드 (Jupyter Notebook에서 작업)

import tensorflow as tf

a = tf.constant(1.0, name = 'a')

b = tf.constant(2.0, name = 'b')

c = tf.constant( [ [1.0, 2.0], [3.0, 4.] ] )

print(a)

print(b)

print(c)

print(a+b)

---------------------------------------------------

tf.Tensor(1.0, shape=(), dtype=float32)

tf.Tensor(2.0, shape=(), dtype=float32)

tf.Tensor( [[1. 2.] [3. 4.]], shape=(2, 2), dtype=float32)

tf.Tensor(3.0, shape=(), dtype=float32)

 

 

9. CNN ( Convolution Neural Network , 합성곱 신경망)

 

: 이미지 처리에 특화되어 있는 대표적인 신경망으로 유닛의 수가 상대적으로 적기 때문에 비용 대비 효율성이 높다.

 

 

Convolution 과 Pooling 의 단계를 중첩해서 사용하여 대상을 파악하는 방식이다