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TensorBoard는 Google에서 개발한 기계 학습용 시각화 도구 키트입니다. 모델 디버깅 및 최적화에 도움이 될 수 있는 기계 학습 모델의 교육 프로세스를 시각화할 수 있습니다.
이번 포스트에서는 TensorBoard를 Node.js와 함께 사용하는 방법에 대해 알아보겠습니다. TensorBoard를 설치하고 기본 기계 학습 모델을 설정하는 것으로 시작하겠습니다. 그런 다음 TensorBoard를 사용하여 모델의 학습 프로세스를 시각화하는 방법을 배웁니다.
TensorBoard는 Python 패키지로 제공됩니다. pip 패키지 관리자를 사용하여 설치할 수 있습니다.
pip install tensorboard
TensorFlow.js를 사용하여 기본 기계 학습 모델을 설정합니다. TensorFlow.js는 브라우저에서 기계 학습 모델을 교육하고 배포하기 위한 JavaScript 라이브러리입니다.
먼저 TensorFlow.js를 설치해야 합니다.
npm install @tensorflow/tfjs
다음으로 간단한 선형 회귀 모델을 설정합니다. tf.sequential() API를 사용하여 모델을 생성합니다.
const model = tf.sequential();
그런 다음 모델에 하나의 조밀한 레이어를 추가합니다. 조밀한 계층은 완전히 연결된 계층입니다. 즉, 해당 계층의 모든 뉴런이 이전 계층의 모든 뉴런에 연결되어 있습니다.
model.add(tf.layers.dense({units: 1, inputShape: [1]}));
마지막으로 모델을 컴파일합니다. 모델을 컴파일할 때 옵티마이저와 손실 함수를 지정해야 합니다. 옵티마이저는 훈련 중에 모델의 가중치를 업데이트하는 데 사용됩니다. 손실 함수는 모델이 얼마나 잘 수행되고 있는지 측정하는 데 사용됩니다. 우리는 tf.train.sgd() 옵티마이저와 tf.losses.meanSquaredError() 손실 함수를 사용할 것입니다:
model.compile({optimizer: tf.train.sgd(0.001), loss: tf.losses.meanSquaredError});
이제 기계 학습 모델이 설정되었으므로 TensorBoard를 사용하여 교육 프로세스를 시각화할 수 있습니다.
먼저 TensorBoard 콜백을 만들어야 합니다. 콜백은 각 훈련 에포크가 끝날 때 호출되는 함수입니다. tf.tensorBoard() 함수를 사용하여 콜백을 만들 수 있습니다.
const tensorBoardCallback = tf.tensorBoard('logdir');
다음으로 모델을 교육합니다. tf.fit() 함수를 사용하여 모델을 훈련할 것입니다. 학습 데이터, 학습 에포크 수 및 생성한 TensorBoard 콜백을 지정해야 합니다.
model.fit(x, y, {epochs: 100, callbacks: [tensorBoardCallback]});
교육이 완료되면 TensorBoard 서버를 시작할 수 있습니다. tensorboard 명령을 사용하여 이를 수행할 수 있습니다. TensorBoard 콜백을 만들 때 지정한 로그 디렉터리를 지정해야 합니다.
tensorboard --logdir logdir
그러면 TensorBoard 서버가 시작되고 웹 브라우저가 열립니다. 그런 다음 "그래프" 탭으로 이동하여 교육 프로세스의 시각화를 볼 수 있습니다.
트레이닝 에포크가 진행됨에 따라 손실이 감소하는 것을 볼 수 있습니다.
이 게시물에서는 TensorBoard를 사용하여 기계 학습 모델의 교육 프로세스를 시각화하는 방법을 배웠습니다. TensorBoard를 설치하고 기본 기계 학습 모델을 설정했습니다. 그런 다음 TensorBoard를 사용하여 모델의 학습 프로세스를 시각화했습니다.