4. 튜토리얼 예제로 한번 실행해보기2 (Neural Network)

Tensorflow 튜토리얼에 간단한? 예제가 하나더 있는데 NN을 이용하여 학습하는 예제입니다.

새로운 함수가 몇개 나오는데 정확히 뭘 해주는 함수인지가 애매해서 매우~ 난해합니다.

Tensorflow 튜토리얼 문서 바로가기

test2.py

import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data

mnistData = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True)

sess = tf.InteractiveSession()

x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 784])
y_ = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 10])

def weight_variable(shape):
    initial = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1)
    return tf.Variable(initial)

def bias_variable(shape):
    initial = tf.constant(0.1, shape=shape)
    return tf.Variable(initial)

def conv2d(x,W):
    return tf.nn.conv2d(x, W, strides=[1,1,1,1], padding='SAME')

def max_pool_2x2(x):
    return tf.nn.max_pool(x, ksize=[1,2,2,1], strides=[1,2,2,1], padding='SAME')

# Layer 1, 5x5 patch, 32 output
W_conv1 = weight_variable([5,5,1,32])
b_conv1 = bias_variable([32])

x_image = tf.reshape(x, [-1,28,28,1])

h_conv1 = tf.nn.relu(conv2d(x_image, W_conv1) + b_conv1)
h_pool1 = max_pool_2x2(h_conv1)


# Layer 2, 5x5 patch, 64 output
W_conv2 = weight_variable([5,5,32,64])
b_conv2 = bias_variable([64])

h_conv2 = tf.nn.relu(conv2d(h_pool1, W_conv2) + b_conv2)
h_pool2 = max_pool_2x2(h_conv2)

# Layer 3, 7x7 image size, 1024 output
W_fc1 = weight_variable([7*7*64, 1024])
b_fc1 = bias_variable([1024])

h_pool2_flat = tf.reshape(h_pool2, [-1, 7*7*64])
h_fc1 = tf.nn.relu(tf.matmul(h_pool2_flat, W_fc1) + b_fc1)

# dropout
keep_prob = tf.placeholder(tf.float32)
h_fc1_drop = tf.nn.dropout(h_fc1, keep_prob)

# final output
W_fc2 = weight_variable([1024, 10])
b_fc2 = bias_variable([10])

y_conv=tf.nn.softmax(tf.matmul(h_fc1_drop, W_fc2) + b_fc2)


# training
cross_entropy = tf.reduce_mean(- tf.reduce_sum(y_ * tf.log(y_conv), reduction_indices=[1]))
train_step = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy)
correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y_conv,1), tf.argmax(y_,1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))
sess.run(tf.initialize_all_variables())

for i in range(20000):
    batch = mnistData.train.next_batch(50)
    if i%100 == 0:
        train_accuracy = accuracy.eval(feed_dict={x:batch[0], y_:batch[1], keep_prob: 1.0})
        print("step %d, training accuracy %g"%(i, train_accuracy))
    train_step.run(feed_dict={x: batch[0], y_:batch[1], keep_prob: 0.5})

print("test accuracy %g"%accuracy.eval(feed_dict={x: mnistData.test.images, y_: mnistData.test.labels, keep_prob: 1.0}))

총 20,000번 돌게 되는데 다 돌리려면 한시간반이 걸린다고 합니다.

그런데 한 2000번만 돌아도 accuracy가 98%~100% 나오면서 왔다 갔다 하는것을 볼 수 있습니다.

적당히 돌리다가 꺼주시는게 좋을 듯 하네요^^

저도 중간에 꺼버려서 아래 로그들은 에러가 주루룩~ 뜹니다.ㅎ

튜토리얼 예제를 가지고 적당히 놀았으니 더 어려워지기 전에 제대로 하나씩 살펴보도록 하겠습니다.