TensorFlow Colab 메모장
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Keras 및 TPU를 사용한 Fashion MNIST
이 메모장은 데이터 로드, TPU 학습, 모델 내보내기, 배포를 사용한 엔드 투 엔드 이미지 분류 샘플을 보여줍니다.
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Keras 및 TPU를 사용한 MNIST
이는 Keras의 표준 엔드 투 엔드 TPU 샘플로, tf.data.Dataset를 사용한 데이터 로드, Keras 모델, TPU 학습, TPU 추론, Tensorflow 표준 '저장된 모델' 형식으로 학습된 모델 내보내기, ML Engine에 모델 배포, 클라우드 배포 모델에서의 예측을 다룹니다.
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TPUEstimator를 사용한 꽃 분류
이 노트북은 Cloud TPU가 있는 TPUEstimator를 사용하여 예측을 학습, 평가, 생성하는 방법을 보여줍니다. iris 데이터 세트를 사용하여 꽃의 종류를 예측하고 사전 로드된 데이터 대신 자체 데이터를 사용하는 방법도 보여줍니다.
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Keras 및 TPU를 사용한 Shakespeare
이 메모장은 Keras를 사용하여 언어 모델을 빌드하고 Cloud TPU에서 학습시킵니다. 이 언어 모델은 지금까지의 텍스트를 고려하여 텍스트의 다음 문자를 예측합니다. 학습된 모델은 텍스트 학습 데이터와 유사한 스타일로 새로운 텍스트 스니펫을 생성할 수 있습니다.
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Colab에서 TPU 프로파일링
이 메모장은 Cloud TPU에서 꽃 이미지를 분류하도록 모델을 학습시킵니다. 핵심 목표는 Colab의 일부로 텐서보드를 설정하고 실행하는 방법을 보여주는 것입니다.
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TPU를 사용한 커스텀 학습
Keras로 모델을 만드는 방법과 학습 루프를 맞춤설정하는 방법을 보여줍니다. 이렇게 하면 간단한 Keras API에서 모델을 작성하는 데 따른 이점도 얻으면서 커스텀 루프를 사용하여 모델을 학습할 수 있는 유연성도 유지할 수 있습니다.