[딥러닝] 딥러닝 인공 신경망 텐서플로(tensorflow)로 구현하기

 

* 텐서플로우, 오픈cv, matplotlib, numpy 설치가 필요합니다.

 

 

1. 1입력 1출력 인공 신경망 구현하기

import tensorflow as tf
import numpy as np

X=np.array([[2]]) # 입력데이터(가로가 2개)
YT=np.array([[10]]) # 목표데이터(라벨)
W=np.array([[3]]) # 가중치
B=np.array([1]) # 편향

model=tf.keras.Sequential([ 
    tf.keras.Input(shape=(1,)), # 입력층 노드의 개수를 1로 설정합니다.
    tf.keras.layers.Dense(1) # 출력층 노드의 개수를 1로 설정합니다.
]) # 신경망 모양 결정(W,B 내부적 준비)

model.layers[0].set_weights([W,B])

model.compile(optimizer='sgd', # 7공식, 학습 / 자바의 컴파일이 아님
              loss='mse') # 2공식, 오차 계산

Y=model.predict(X)
print(Y)

model.fit(X,YT,epochs=999,verbose=0) # 중간 출력 과정 생략하기

print('W=',model.layers[0].get_weights()[0])
print('B=',model.layers[0].get_weights()[1])

Y=model.predict(X)
print(Y)