텐서플로우와 케라스 딥러닝을 이용하여 비전 딥러닝을 수행하는 방법을 설명합니다. 케라스는 패키지에 포함되어 있는 라이브러리입니다. 파이썬 딥 러닝 케라스 패키지는 비전 딥러닝 분야에서 꾸준히 사용되고 있습니다. 설치 방법과 이미지 데이터세트를 트레이닝시켜서 학습모델을 생성하는 방법에 관하여 자세하게 설명드립니다.
텐서플로우를 사용한 이미지 분류 개요
Keras는 작성된 인기 있는 오픈 소스 신경망 라이브러리입니다. TensorFlow 및 Theano와 같은 하위 수준 라이브러리 위에 구축된 상위 수준 API로, 이미지 분류를 비롯한 다양한 작업을 위한 신경망을 쉽게 구축하고 훈련할 수 있습니다. 이 튜토리얼에서는 Keras로 이미지를 훈련하는 과정을 살펴보겠습니다.
텐서플로우 환경 설정: Anaconda 및 가상 환경 설치 및 구성
케라스와 의존성 설치하기 케라스로 훈련 이미지를 시작하기 전에 케라스와 의존성을 설치해야 합니다. Keras는 용 패키지 설치 프로그램인 pip를 사용하여 설치할 수 있습니다. Keras 외에도 TensorFlow 또는 Theano와 같은 백엔드를 설치해야 합니다. Keras와 해당 종속 항목을 설치하려면 다음 명령을 실행합니다.
pip install keras tensorflow
데이터세트 준비: 이미지 데이터 수집 및 전처리
데이터 준비 이미지 분류 모델 훈련의 첫 번째 단계는 데이터를 준비하는 것입니다. 여기에는 이미지를 수집하고 훈련 및 테스트 세트로 분할하는 작업이 포함됩니다. 또한 훈련에 적합하도록 이미지의 크기를 조정하거나 정규화해야 할 수도 있습니다. 또한 이미지에 레이블을 지정해야 모델이 각 이미지가 속한 클래스를 알 수 있습니다.
모델 구축 데이터가 준비되면 다음 단계는 모델을 구축하는 것입니다. Keras는 신경망 구축을 위한 높은 수준의 API를 제공하므로 코드 몇 줄만으로 복잡한 모델을 쉽게 만들 수 있습니다. 일반적으로 이미지 분류에 사용되는 CNN(컨볼루션 신경망)과 같은 다양한 모델 아키텍처 중에서 선택할 수 있습니다.
모델 컴파일 모델을 구축한 후 훈련을 시작하기 전에 컴파일해야 합니다. 모델 컴파일에는 학습 중에 사용될 손실 함수, 옵티마이저 및 메트릭을 지정하는 작업이 포함됩니다. 손실 함수는 모델이 올바른 클래스를 얼마나 잘 예측할 수 있는지 측정하는 반면 최적화 프로그램은 모델의 가중치를 조정하여 손실을 최소화합니다. 메트릭은 훈련 중 모델의 성능을 평가하는 데 사용됩니다.
모델 교육 모델이 컴파일되면 교육을 시작할 수 있습니다. 모델 훈련에는 훈련 데이터를 모델에 공급하고 가중치를 조정하여 손실을 최소화하는 작업이 포함됩니다. 모델이 전체 교육 데이터 세트를 보는 횟수인 에포크 수와 모델이 한 번에 처리할 샘플 수인 배치 크기를 지정할 수 있습니다.모델 평가 모델을 교육한 후 테스트 데이터 세트에서 성능을 평가할 수 있습니다. 여기에는 테스트 데이터를 모델에 공급하고 정확도, 정밀도 및 재현율과 같은 메트릭을 계산하는 작업이 포함됩니다. 또한 각 클래스에 대한 참 및 거짓 긍정 및 부정의 수를 표시하는 혼동 행렬을 생성할 수 있습니다.
모델 미세 조정 모델의 성능이 만족스럽지 않을 경우 레이어 수, 각 레이어의 필터 수 또는 옵티마이저의 학습률 등 다양한 매개 변수를 조정하여 미세 조정할 수 있습니다. 과적합을 방지하기 위해 드롭아웃 또는 L2 정규화와 같은 다양한 정규화 기술을 사용해 볼 수도 있습니다.모델 저장 및 로드 모델의 성능이 만족스러우면 나중에 사용할 수 있도록 저장할 수 있습니다. save() 메서드를 사용하여 모델 아키텍처, 가중치 및 옵티마이저 상태를 파일에 저장할 수 있습니다. 또한 아키텍처, 가중치 및 옵티마이저 상태를 복원하는 load_model() 메서드를 사용하여 저장된 모델을 로드할 수 있습니다.
데이터 확대 데이터 확대는 기존 샘플에서 새 샘플을 생성하여 교육 데이터 세트의 크기를 늘리는 데 사용되는 기술입니다. 이미지에 회전, 이동 및 뒤집기와 같은 임의 변환을 적용하여 수행할 수 있습니다. 데이터 증대는 과적합을 방지하고 모델의 일반화를 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.
모델 만들기: 이미지 분류를 위한 모델 아키텍처 선택 및 구축
전이 학습은 사전 훈련된 모델이 학습한 지식을 새로운 작업으로 전이하는 데 사용되는 기술입니다. 처음부터 모델을 트레이닝하는 대신 사전에 교육된 모델을 시작점으로 사용하고 자체 데이터 세트에서 미세 조정할 수 있습니다. 이렇게 하면 특히 작은 데이터 세트가 있는 경우 시간을 절약하고 모델의 성능을 향상 시킬 수 있습니다.
하이퍼 파라미터 튜닝은 모델의 최적 값을 찾는 과정입니다. 하이퍼 파라미터는 학습률, 레이어 수 또는 각 레이어의 필터 수와 같이 트레이닝 중에 학습되지 않는 매개변수입니다. 그리드 검색 또는 무작위 검색과 같은 기술을 사용하여 모델에 가장 적합한 하이퍼 파라미터를 찾을 수 있습니다.
배치 정규화(Batch Normalization)
배치 정규화는 각 계층에 대한 입력을 정규화하여 훈련의 안정성과 속도를 향상시키기 위해 사용되는 기술입니다. 이것은 사라지거나 폭발하는 기울기 문제를 방지하고 모델의 수렴을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 드롭아웃(Dropout) 드롭아웃은 훈련 중에 뉴런의 일부를 무작위로 제거하여 과적합을 방지하는 데 사용되는 정규화 기술입니다. 이렇게 하면 모델이 뉴런의 특정 하위 집합에 너무 많이 의존하는 것을 방지하고 새 데이터로 일반화하는 기능을 개선할 수 있습니다.
데이터 전처리
데이터 전처리는 이미지 분류 모델 훈련에서 중요한 단계입니다. 여기에는 훈련에 적합하도록 데이터를 정규화, 표준화 또는 확장하는 작업이 포함됩니다. 이미지 자르기 또는 크기 조정과 같은 다른 작업을 수행해야 할 수도 있습니다. 모델 해석 가능성 모델 해석 가능성은 모델이 작동하는 방식과 특정 예측을 수행하는 이유를 이해하고 설명하는 능력입니다. 이는 모델에서 내린 결정이 중대한 결과를 가져올 수 있는 의료 또는 금융과 같은 애플리케이션에 중요할 수 있습니다.
배포
배포는 훈련된 모델을 새로운 데이터에 대한 예측을 만드는 데 사용할 수 있는 프로덕션 환경에 배포하는 프로세스입니다. 여기에는 모바일 장치용 TensorFlow Lite와 같은 다른 애플리케이션에서 사용할 수 있는 형식으로 모델을 내보내는 작업이 포함될 수 있습니다. 딥 러닝은 신경망을 사용하여 데이터의 복잡한 관계를 모델링하는 기계 학습의 하위 집합입니다. 딥 러닝은 컴퓨터 비전 분야에 혁명을 일으켰고 자연어 처리 및 음성 인식과 같은 분야에서 혁신을 가능하게 했습니다.
모델 트레이닝: TensorFlow에서 데이터 준비 및 모델 교육
모델 시각화 모델을 시각화하면 작동 방식을 이해하고 과적합 또는 과소적합과 같은 잠재적인 문제를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. TensorBoard와 같은 도구를 사용하여 모델 아키텍처, 교육 곡선 및 가중치 분포를 시각화할 수 있습니다. 조기 중지는 훈련 중 검증 손실을 모니터링하여 과적합을 방지하는 데 사용되는 기술입니다. 검증 손실이 개선되지 않으면 모델이 훈련 데이터를 기억하지 못하도록 훈련을 조기에 중단하고 새 데이터로 일반화하는 능력을 향상시킬 수 있습니다.
정규화
정규화는 모델에 제약 조건을 추가하여 과적합을 방지하는 데 사용되는 기술입니다. 이는 모델이 큰 가중치를 사용하지 못하도록 손실 함수에 페널티 항을 추가하는 L1 또는 L2 정규화와 같은 기술을 사용하여 수행할 수 있습니다.
배치 정규화(Batch Normalization)
배치 정규화는 각 계층에 대한 입력을 정규화하여 훈련의 안정성과 속도를 향상시키기 위해 사용되는 기술입니다. 이것은 사라지거나 폭발하는 기울기 문제를 방지하고 모델의 수렴을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.
드롭아웃(Dropout) 드롭아웃은 훈련 중에 뉴런의 일부를 무작위로 제거하여 과적합을 방지하는 데 사용되는 정규화 기술입니다. 이렇게 하면 모델이 뉴런의 특정 하위 집합에 너무 많이 의존하는 것을 방지하고 새 데이터로 일반화하는 기능을 개선할 수 있습니다.
모델 평가: TensorFlow에서 성능 측정 및 결과 시각화
TensorFlow에서 이미지 분류를 위한 모델을 교육한 후에는 테스트 데이터 세트에서 성능을 평가하는 것이 중요합니다. 이 단계를 통해 모델의 정확도를 측정하고 과적합 또는 과소적합과 같은 잠재적인 문제를 식별할 수 있습니다. 이미지 분류 모델을 평가하기 위해 가장 일반적으로 사용되는 메트릭은 정확도로, 올바르게 분류된 이미지의 백분율을 측정합니다. 그러나 특히 클래스가 불균형한 경우 정확도만으로는 충분하지 않을 수 있습니다. 정밀도, 재현율 및 F1 점수와 같은 다른 메트릭을 사용하여 모델의 성능을 평가할 수도 있으므로 정밀도(Precision)와 재현(Recall)율 사이의 균형을 제공할 수 있습니다.
TensorFlow에서 모델의 결과를 시각화하는 것도 성능을 평가하는 데 필수적인 단계입니다. 혼동 행렬은 각 클래스에 대한 True Positive , True Negative, False Positive , False Negative 의 수를 표시하는 유용한 시각화 도구로, 모델이 어떤 클래스를 혼동하고 있으며 어디에서 실수를 하는지 식별하는 데 도움이 됩니다. 모델이 예측을 위해 집중하고 있는 이미지의 일부를 보여주는 모델의 활성화를 시각화하면 모델이 예측을 수행하는 방법을 이해하고 과적합과 같은 잠재적인 문제를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.
훈련 중 모델의 성능을 모니터링하고 과적합 또는 과소적합과 같은 문제를 식별하는 것은 이미지 분류 모델의 성능을 평가하는 또 다른 중요한 단계입니다. 시간 경과에 따른 훈련 및 검증 손실 대 정확도를 플로팅하면 모델의 성능을 시각화하고 개선이 필요한 영역을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 결론적으로 이미지 분류 모델의 성능을 평가하는 것은 기계 학습 파이프라인의 필수 단계입니다. 정확도, 정밀도, 재현율 및 F1 점수와 같은 메트릭을 사용하여 모델의 성능을 측정하고 잠재적인 문제를 식별할 수 있습니다. 또한 TensorFlow에서 결과를 시각화하면 모델이 예측을 수행하는 방법을 이해하고 개선이 필요한 영역을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.
모델 저장 및 로드: TensorFlow에서 모델 저장 및 로드
TensorFlow에서 이미지 분류 모델을 교육한 후에는 나중에 사용하기 위해 저장하거나 교육을 계속하거나 예측하기 위해 로드할 수 있습니다. 이 섹션에서는 TensorFlow에서 모델을 저장하고 로드하는 방법에 대해 설명합니다.
TensorFlow에 모델 저장 TensorFlow에 모델을 저장하려면 tf.keras.models.save_model() 함수를 사용할 수 있습니다. 이 기능은 전체 모델 아키텍처, 가중치 및 옵티마이저 상태를 SavedModel 형식의 단일 파일에 저장합니다. SavedModel 형식은 프로덕션 배포를 위한 TensorFlow Serving과 같은 다양한 환경에 모델을 로드할 수 있는 모델 저장을 위한 범용 형식입니다.
모델을 저장하려면 save_model() 함수를 호출하고 모델 객체와 모델을 저장할 디렉토리의 경로를 지정하면 됩니다. 예를 들어 my_model이라는 모델을 saved_model이라는 디렉토리에 저장하려면 다음 코드를 사용할 수 있습니다.
tf.keras.models.save_model(my_model, ‘saved_model’)
이렇게 하면 모델이 SavedModel 형식으로 saved_model 디렉토리에 저장됩니다.
TensorFlow에서 모델 로드
TensorFlow에서 저장된 모델을 로드하려면 tf.keras.models.load_model() 함수를 사용할 수 있습니다. 이 함수는 SavedModel 파일에서 전체 모델 아키텍처, 가중치 및 옵티마이저 상태를 로드합니다. 텐서플로우 계산을 빠르게 하기 위하여 nvidia cuda를 활용하여 이미지 탐지를 수행할 수 있습니다.
모델을 로드하려면 load_model() 함수를 호출하고 저장된 모델이 있는 디렉토리의 경로를 지정하면 됩니다. 예를 들어 saved_model 디렉토리에서 모델을 로드하려면 다음 코드를 사용할 수 있습니다.
loaded_model = tf.keras.models.load_model(‘saved_model’)
이렇게 하면 저장된 모델이 saved_model 디렉토리에서 loaded_model 개체로 로드됩니다. 예측을 위해 저장된 모델 사용 저장된 모델을 로드하면 이를 사용하여 새 데이터에 대한 예측을 할 수 있습니다. 예측을 하려면 로드된 모델에서 predict() 함수를 호출하고 입력 데이터를 전달할 수 있습니다. 예를 들어 분류하려는 새 이미지가 있는 경우 이미지를 전처리하고 predict() 함수에 전달할 수 있습니다. predict() 함수는 클래스에 대한 확률 분포를 반환합니다.
Load the saved model
loaded_model = tf.keras.models.load_model(‘saved_model’)
Preprocess the new image
new_image = preprocess_image(‘new_image.jpg’)
Make predictions on the new image
predictions = loaded_model.predict(new_image)
Print the predicted class and probability
predicted_class = np.argmax(predictions)
probability = predictions[0][predicted_class]
print(‘Predicted class:’, predicted_class)
print(‘Probability:’, probability)
이 코드는 saved_model 디렉토리에서 저장된 모델을 로드하고, 새 이미지를 전처리하고, 새 이미지에 대해 예측하고, 예측된 클래스와 확률을 출력합니다.
저장된 Model Fine Tunning
새 데이터에 대한 예측 외에도 저장된 모델을 로드하고 새 데이터에 대한 교육을 계속하여 미세 조정할 수 있습니다. 이렇게 하려면 로드된 모델에서 fit() 함수를 호출하고 새 교육 데이터를 전달할 수 있습니다. 예를 들어 모델을 추가로 교육하는 데 사용하려는 새 레이블이 지정된 데이터가 있는 경우 저장된 모델을 로드하고 새 옵티마이저 및 손실 함수로 컴파일하고 새 데이터에 대한 교육을 계속할 수 있습니다.
Load the saved model
loaded_model = tf.keras.models.load_model(‘saved_model’)
Compile the model with a new optimizer and loss function
loaded_model.compile(optimizer=’adam’, loss=’categorical_crossentropy’)
Train the model on the new data
loaded_model.fit(new_images, new_labels, epochs=10)
케라스 설치 방법
케라스 설치는 간단한 과정입니다. Keras는 TensorFlow 또는 Theano와 같은 다른 백엔드 라이브러리 위에서 실행되는 딥 러닝 라이브러리입니다. 이 튜토리얼에서는 TensorFlow 백엔드와 함께 Keras를 설치하는 데 중점을 둘 것입니다. 시작하기 전에 TensorFlow가 제대로 설치되었는지 확인해야 합니다. TensorFlow를 아직 설치하지 않은 경우 이전 자습서의 지침에 따라 TensorFlow를 설치하십시오.
TensorFlow 백엔드와 함께 Keras를 설치하려면 Python 패키지 관리자인 pip를 사용할 수 있습니다. 터미널 또는 명령 프롬프트를 열고 다음 명령을 입력합니다.
pip install keras
이렇게 하면 TensorFlow 백엔드와 함께 최신 버전의 Keras가 설치됩니다.
Keras가 설치되면 간단한 예제를 실행하여 설치를 테스트할 수 있습니다. 새 Python 파일을 만들고 다음 코드를 입력합니다.
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
# Create a simple model
model = Sequential()
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=100))
model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))
# Compile the model
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
optimizer='sgd',
metrics=['accuracy'])
# Train the model on random data
import numpy as np
x_train = np.random.random((1000, 100))
y_train = np.random.randint(10, size=(1000, 1))
model.fit(x_train, keras.utils.to_categorical(y_train, num_classes=10), epochs=10, batch_size=32)
이 코드는 2개의 Dense layer에 있는 간단한 신경망을 생성하고 모델을 컴파일하고 10 epoch 동안 임의의 데이터에 대해 훈련합니다. Keras가 올바르게 설치된 경우 코드가 오류 없이 실행됩니다.
경우에 따라 TensorFlow가 아닌 특정 백엔드로 Keras를 설치해야 할 수도 있습니다. 이렇게 하려면 --no-deps
옵션을 사용하여 Keras를 설치할 때 백엔드를 지정할 수 있습니다. 예를 들어 Theano 백엔드와 함께 Keras를 설치하려면 다음 명령을 사용할 수 있습니다.
pip install keras --no-deps
pip install theano
이렇게 하면 종속성 없이 Keras가 설치되고 Theano가 백엔드로 별도로 설치됩니다.
요약하면 TensorFlow 백엔드와 함께 Keras를 설치하는 것은 pip를 사용하는 간단한 프로세스입니다. 설치가 완료되면 간단한 예제를 실행하여 설치를 테스트할 수 있습니다.
TensorFlow 자습서를 사용한 이미지 분류 요약
사용 가능한 가장 인기 있는 딥 러닝 프레임워크 중 하나인 TensorFlow를 사용하여 이미지 분류의 기본 사항에 대해 논의했습니다. 데이터 준비, 모델 아키텍처, 교육 및 평가를 포함하여 이미지 분류 모델을 구축하는 전체 파이프라인을 다루었습니다. 우리는 Anaconda, TensorFlow 및 기타 라이브러리를 포함하여 필요한 소프트웨어 및 패키지를 설치하고 설정하는 것으로 시작했습니다. 그런 다음 데이터 집합의 크기를 늘리는 데이터 확대 기술을 포함하여 이미지 데이터를 수집하고 전처리하는 방법에 대해 논의했습니다.
다음으로 적절한 손실 함수, 활성화 함수 및 옵티마이저를 선택하는 것을 포함하여 이미지 분류를 위한 모델 아키텍처를 구축하는 프로세스를 다루었습니다. 또한 준비된 데이터 세트를 사용하여 모델을 교육하고 다양한 메트릭 및 시각화 도구를 사용하여 성능을 평가하는 프로세스를 탐색했습니다. 마지막으로 향후 사용을 위해 또는 학습을 계속하거나 예측을 수행하기 위해 TensorFlow에서 모델을 저장하고 로드하는 방법에 대해 논의했습니다. 또한 저장된 모델을 로드하고 새 데이터에 대한 교육을 계속하여 미세 조정하는 방법을 살펴보았습니다.
전반적으로 TensorFlow는 이미지 분류 모델을 구축하기 위한 강력하고 유연한 플랫폼을 제공합니다. 광범위한 문서와 활발한 커뮤니티를 통해 이미지 분류 프로젝트를 다음 단계로 끌어올리는 데 도움이 되는 수많은 리소스가 있습니다.