WEEK2 : Introduction to TensorFlow for Artificial Intelligence (fashion_mnist, callback)

1. tensorflow에 내장된 fashion mnist 데이터 로드하기

• fashion mnst는 32*32 greyscale(channel 수 = 1) 70,000장의 이미지 데이터셋
• 10개의 class에 대한 사진 존재

import tensorflow as tf

mnist = tf.keras.datasets.fashion_mnist
(train_X, train_y), (test_X, test_y) = mnist.load_data()

# preprocessing
train_X = train_X / 255.0
test_X = test_X / 255.0

 

 

2. 모델 생성

model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Flatten(),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

 

3. 모델 컴파일

model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['acc'])

 

4. 학습 (training)

model.fit(train_X, train_y, epochs=5)

 

추가)  callbacks 사용

# example1. loss 기준 early stopping
class Callback(tf.keras.callbacks.Callback):
    def on_epoch_end(self, epoch, logs={}):
        if(logs.get('loss')<0.4):
            print("!")
            self.model.stop_training = True
            
# example2. accuracy 기준 early stopping
class Callback(tf.keras.callbacks.Callback):
    def on_epoch_end(self, epoch, logs={}):
        if(logs.get('acc')>=0.99):
            print("!")
            self.model.stop_training = True

# use callback

callbacks = Callback()
model.fit(train_X, train_y, epochs=5, callbacks=[callbacks])

fit 할 때 callbacks argument에 생성된 객체를 전달해주면 됩니다.

 

 

+) callback 참고

www.tensorflow.org/guide/keras/custom_callback

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