이게 과제라니.. 이게 나라냐
Why Keras?
일단 [인공지능]수업 과제 중 하나로 나왔습니다…!
기말고사가 다음주인데 term project성 final 대체과제라니 충공깽 그자체;;
Keras가 무엇이고 왜 중요한가는 다음에 포스팅하고, 우선 빠르게 Keras를 진행해보려고 합니다.
머신러닝 이론 정리 및 keras 관련 자세한 내용보단 역시 실습을 바로 진행하는 게 재밌네요.
Keras 환경 구축하기
환경
본 환경은 macOS Mojave 10.14.2 18C54 x86_64에서 진행되었습니다.
이 글은 zsh에서 homebrew, pip, vim이 설치되어 있다고 가정하고 작성되었습니다.
일부 라이브러리 등은 최근 일부 python version에서 진행되지 않을 수 있으니 꼭 체크해주셔야 합니다.
tensorflow가 3.7 이상의 버전이 없어 3.6.7에서 프로젝트를 진행하였습니다.
디렉토리 / 가상 개발환경 만들기
본 프로젝트는 Keras라는 디렉토리에서 진행될 예정입니다.
$ mkdir Keras
$ cd Keras
virtualenv을 이용하여 가상환경을 만들어줍니다.
설치가 안된분은 아래의 명령어로 설치해주시면 됩니다.
$ pip install virtualenv
$ virtualenv venv
이후 가상환경의 실행은 다음과 같습니다.
$ source venv/bin/activate
실행이 성공했다면 (venv)라는 문구를 확인할 수 있습니다. 가상환경 종료는 다음과 같은 명령어로 가능합니다.
$ deactive
주요 패키지 설치
다음은 keras에서 진행하기 위한 파이썬 패키지들입니다.
$ pip install numpy
$ pip install scipy
$ pip install scikit-learn
$ pip install matplotlib
$ pip install pandas
$ pip install pydot
$ pip install h5py
// 그래프 가시화를 위한 툴
$ brew install graphviz
GPU 설정하기
GPU가 꼭 필요하지는 않지만 코드의 속도에는 필요한 요소라고 합니다. 일단 필수가 아니기에 후에 업데이트하겠습니다. (그리고 이것은 잘못된 생각이었다. 미리할걸)
딥러닝 라이브러리 설치
텐서플로우를 설치하면 씨아노를 설치할 필요는 없습니다. 하지만 가끔 케라스 모델을 만들 때, 서로 바꾸어 사용하는 것이 유용할 수 있다고 합니다.
모두 설치해봅시다.
pip install theano
pip install tensorflow
pip install keras
케라스 예제 실행해보기
위와 같이 pip로 설치할 수 있지만 git을 통해 다운받을 수도 있다. 이 경우 keras의 수 많은 예제를 진행할 수 있다.
$ git clone https://github.com/keras-team/keras
$ cd keras
$ python setup.py install
mnist예제도 있으니 진행해보면 다음과 같다.
$ python examples/mnist_cnn.py
아래는 mnist_cnn을 진행해본 예시이다. 다른 툴 없이 노트북에서 진행한 결과 20분정도 소모되었다.
venv ❯ python examples/mnist_cnn.py
Using TensorFlow backend.
Downloading data from https://s3.amazonaws.com/img-datasets/mnist.npz
11493376/11490434 [==============================] - 42s 4us/step
x_train shape: (60000, 28, 28, 1)
60000 train samples
10000 test samples
Train on 60000 samples, validate on 10000 samples
Epoch 1/12
2018-12-13 23:44:42.476460: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:141] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2 FMA
60000/60000 [==============================] - 78s 1ms/step - loss: 0.2596 - acc: 0.9189 - val_loss: 0.0548 - val_acc: 0.9829
Epoch 2/12
60000/60000 [==============================] - 82s 1ms/step - loss: 0.0877 - acc: 0.9735 - val_loss: 0.0462 - val_acc: 0.9843
Epoch 3/12
60000/60000 [==============================] - 77s 1ms/step - loss: 0.0649 - acc: 0.9807 - val_loss: 0.0331 - val_acc: 0.9878
Epoch 4/12
60000/60000 [==============================] - 77s 1ms/step - loss: 0.0524 - acc: 0.9838 - val_loss: 0.0304 - val_acc: 0.9894
Epoch 5/12
60000/60000 [==============================] - 77s 1ms/step - loss: 0.0463 - acc: 0.9861 - val_loss: 0.0288 - val_acc: 0.9902
Epoch 6/12
60000/60000 [==============================] - 78s 1ms/step - loss: 0.0429 - acc: 0.9870 - val_loss: 0.0273 - val_acc: 0.9901
Epoch 7/12
60000/60000 [==============================] - 78s 1ms/step - loss: 0.0377 - acc: 0.9886 - val_loss: 0.0330 - val_acc: 0.9888
Epoch 8/12
60000/60000 [==============================] - 77s 1ms/step - loss: 0.0340 - acc: 0.9896 - val_loss: 0.0251 - val_acc: 0.9919
Epoch 9/12
60000/60000 [==============================] - 78s 1ms/step - loss: 0.0306 - acc: 0.9905 - val_loss: 0.0237 - val_acc: 0.9921
Epoch 10/12
60000/60000 [==============================] - 79s 1ms/step - loss: 0.0288 - acc: 0.9911 - val_loss: 0.0247 - val_acc: 0.9919
Epoch 11/12
60000/60000 [==============================] - 79s 1ms/step - loss: 0.0278 - acc: 0.9911 - val_loss: 0.0250 - val_acc: 0.9918
Epoch 12/12
60000/60000 [==============================] - 78s 1ms/step - loss: 0.0266 - acc: 0.9917 - val_loss: 0.0246 - val_acc: 0.9926
Test loss: 0.024583681731394427
Test accuracy: 0.9926
마치며…
전체적인 환경설정이 어렵기보단 지치고 힘들었습니다. 현재 지난 설정들을 밀어 virtualenv, pyenv, python설치 등이 초기화되있어서 더 귀찮았습니다.
처음에 python 3.7에서 진행하다가 tensorflow에서 막혀서 당황했습니다. python으로 작업하면 항상 이런 버전문제로 1시간씩은 구글링하는 것 같네요. (예전 Qt5와 python3 사용에서도 이랬던 기억이…)
진행하다가 파이썬 버전을 바꿔서 그런지 주피터 노트북에서 import를 못시켜 system에서 진행했는데, 지금 현재 노트북 상태가 좋지 않은데 무리하게 CPU를 혹사시키는 작업인 것 같습니다. ㅠㅠ
앞으로는 책과 여러 자료를 통해 공부 및 포스팅을 진행해볼까 합니다. 또한 컴퓨터로 그냥 돌리니 너무 오래걸려서 GPU 설정 또는 주피터 노트북을 이용한 설정을 확인해봐야겠습니다.
Reffernce
맥에서 케라스 설치하기 https://tykimos.github.io/2017/08/07/Keras_Install_on_Mac/ 케라스 창시자에게 배우는 딥러닝 https://book.naver.com/bookdb/book_detail.nhn?bid=14069088
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