[기초 0] tensorflow 2 keras 기초

생각보다 많은 사람들이 딥러닝과 컴퓨터 사이언스 사이에서 허우적거리는 사람들이 많은 것으로 보여서 하나씩 정리하면서 쓰려고 한다.

 

일단 기초적으로 많은 범위를 차지하는 건 모델 코드의 구조라고 생각한다.

 

그래서 눈에 익을 정도로 비슷한 코드들을 나열해나가면서 정리를 시작하겠다.

 

일단 tensorflow 2의 keras 를 기준으로 설명하려는 이유는

keras.Model은 pytorch의 nn.Module로 만든 Custom Model과 유사하고 코드를 너무 깊게 안들어가도 되는 장점이 있어서이다.

 

딥러닝 코드를 여러 번 짜면서 느낀건 동작하는 순서는 거의 유사하다는 것이다.

 

1. 모델의 정의

2. 모델 인스턴스 화

3. 데이터 가공

4. train

5. test

 

데이터 가공은 초반 어디에 들어가든 별도의 태스크라 좀 바뀔 수는 있겠지만 큰 범위에서 위의 순서대로 코드가 항상 구성되었다.

 

그래서 앞으로 위의 순서대로 설명을 진행하도록 하겠다.