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케라스 Keras 모델 저장, 재사용 


원본 : https://tykimos.github.io/2017/06/10/Model_Save_Load/ 에 있는 강좌를 정리했습니다.

위 링크는 김태영님의 케라스 강의 사이트입니다.


딥러닝 Deep Learning 케라스 Keras 에서 아래와 같은 방법으로 모델을 재사용할 수 있습니다.


load_model 로 위 스크린샷처럼 모델을 저장하도록 지정하고, 처음 실행하면

처음부터 loss 로스 1.15 에서 시작. 최종 acc 정확도는 0.906 (90.6%)

90.6% 로 학습된 결과가 mnist_mlp_model.h5 라는 파일로 저장됩니다.


모델 구조 확인하기. 뭐 이건 그냥 참고용으로 보여주기에요.


load_model 로 아까 저장했던 mnist_mlp_model.h5 모델파일을 불러와서 학습하고 평가후 저장합니다.

이렇게 실행하면 처음부터 loss 로스 0.32 에서 시작. 최종 acc 정확도는 0.92 (92%) 가 됩니다.


위 스크린샷에서 In [3] 이 셀만 계속 실행해보면 정확도가 계속 올라가는걸 볼 수 있습니다.

모델을 재사용한다는 이야기입니다. 이제 저 모델 파일만 있다면 colab (https://colab.research.google.com/) 등 어디에서나 학습된 모델을 다시 사용할 수 있습니다.


이렇게 만들어진 모델을 다른곳에서 재사용 하려면 소스가 있는 곳과 동일한 폴더에 복사해둔 다음,

아래와 같이 불러와서 사용하면 됩니다.


소스는 아래 첨부파일을 참조하여 주세요 ~


모델 저장 소스코드 : 주피터 노트북 Jupyter Notebook

Model.Save.ipynb


모델 재사용 소스코드 : 주피터 노트북 Jupyter Notebook

Model.ReUse.ipynb


Posted by 멋지다마라송

keras 실행 에러 - MKL_THREADING_LAYER=GNU


케라스 keras 버전 출력하기를 따라하는데 아래와 같은 에러가 생기는 경우가 있습니다.


케라스 강의 사이트 : https://tykimos.github.io/2017/08/07/Keras_Install_on_Windows/



import scipy

import numpy

import matplotlib

import pandas 

import sklearn

import pydotplus

import h5py


import theano

import tensorflow

import keras


print ('scipy.'+scipy.__version__)

print ('numpy.'+numpy.__version__)

print ('matplotlib.'+matplotlib.__version__)

print ('sklearn.'+sklearn.__version__)

print ('h5py.'+h5py.__version__)


print ('theano.'+theano.__version__)

print ('tensorflow.'+tensorflow.__version__)

print ('keras.'+keras.__version__)



...

RuntimeError: To use MKL 2018 with Theano you MUST set "MKL_THREADING_LAYER=GNU" in your environement.


이런 에러가 난다면


(venv) D:\keras\test01>conda install mkl=2017


이렇게 mkl 버전을 명시해줘서 설치해야 합니다. 

버전을 명시 안하면 2018 최신버전이 설치되면서 에러가 납니다.





만약, 아래와 같은 에러가 나면 pydot 을 설치해야 합니다.

conda install -n venv pydot


     29         # pydot raises a generic Exception here,
     30         # so no specific class can be caught.
---> 31         raise ImportError('Failed to import pydot. You must install pydot'
     32                           ' and graphviz for `pydotprint` to work.')
     33 

ImportError: Failed to import pydot. You must install pydot and graphviz for `pydotprint` to work.



그리고 GraphVIZ 를 설치해야 합니다.

http://www.graphviz.org/download/

여기에서 다운받아 설치합니다. 만약, 설치했는데도 에러가 난다면 환경변수 문제입니다.

D:\ProgramData\Anaconda3\pkgs\graphviz-2.38.0-4\Library\bin\graphviz

이 경로를 PATH 변수에 등록해주고, 


아래 스샷처럼 사용자 변수에 추가합니다.



주피터 노트북 jupyter notebook 재기동해서 다시 확인해봅니다.


Posted by 멋지다마라송

KCD 2018 - 한국 커뮤니티 데이 - 케라스 이야기 


2018년 02월 24일 (토) 오후 1시 

https://tykimos.github.io/2018/02/24/Deep_Learning_Tool_in_Everyones_hands/


신청 : https://kcd2018.festa.io/


프로그램

  • 일시 : 2018년 2월 24일 오후 1시 ~ 오후 1시 40분
  • 장소 : 한국 마이크로소프트 11층
  • 내용 :
  • 목차 :
    • 케라스 이야기 : 케라스는 파이썬으로 구현된 쉽고 간결한 딥러닝 라이브러리입니다. 딥러닝 비전문가라도 각자 분야에서 손쉽게 딥러닝 모델을 개발하고 활용할 수 있도록 케라스는 직관적인 API를 제공하고 있습니다. 내부적으로는 텐서플로우(TensorFlow), 티아노(Theano), CNTK 등의 딥러닝 전용 엔진이 구동되지만 케라스 사용자는 복잡한 내부 엔진을 알 필요는 없습니다. 이러한 케라스에 대해서 간단한 소개를 할 예정입니다.
    • 케라스 코리아 그룹 : 케라스 코리아 그룹은 각 분야의 전문가분들이 딥러닝 기술을 쉽게 접목하거나 딥러닝 기술에 대해 입문하시고 싶은 분들에게 도움을 드리고 소통하는 것에 목표를 두고 있으며 또한 분야별로 어떤 문제에 어떻게 딥러닝을 접목하려는 지 또는 해본 경험을 토론하고자 분야별 모임(#케코x분야)을 가지고 있습니다. 어떤 모임들이 있는 지 살펴볼 예정입니다.
    • 케라스 활용 사례 : 태양에서 세포까지라는 주제로 케라스 기반의 딥러닝 모델을 여러 분야에 실제 접목한 사례에 대해서 소개합니다.
    • 모바일 활용 사례 : 딥러닝 모델을 모바일 앱에 탑재하여 인공지능 기반의 서비스를 구축한 사례를 살펴봅니다.

 

발표자 프로필

김태영

  • 케라스 코리아 운영진
  • (주)인스페이스 기술이사
  • ‘블록과 함께하는 파이썬 딥러닝 케라스 도서’ 저자

 

전미정

  • 케라스 코리아 운영진
  • Swift Korea Meetup 발표
  • iOS 개발자
  •  



케라스 이야기 : http://tykimos.tistory.com/1



Posted by 멋지다마라송


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