import 세이노라이프

Jupyter Notebook에서 Python 모듈을 임포트하려고 할 때 ModuleNotFoundError: No module named 'common.functions' 오류가 발생하는 경우가 있습니다. 이 문제는 주로 작업 디렉토리와 모듈 경로가 일치하지 않거나, 경로 설정이 잘못된 경우에 발생합니다. 이번 포스팅에서는 이 문제의 원인과 해결 방법을 단계별로 정리합니다.

문제의 원인

1. 모듈 경로 불일치
   • common/functions.py가 Jupyter Notebook에서 실행 중인 파일(notebook.ipynb)과 서로 다른 디렉토리에 위치해 있으면 Python이 모듈을 찾을 수 없습니다.
2. Jupyter Notebook 작업 디렉토리(CWD) 문제
   • Jupyter Notebook은 **현재 작업 디렉토리(CWD)**를 기준으로 파일을 찾습니다.
   • 그러나 Jupyter Notebook을 실행하는 서버의 디렉토리가 기본 디렉토리로 설정될 수 있어, common/functions.py가 있는 경로와 일치하지 않을 수 있습니다.
3. 경로 설정 오류
   • 상대 경로(os.pardir)를 사용할 때 Jupyter Notebook 환경에서 경로가 올바르게 설정되지 않을 수 있습니다.

해결 방법

다음은 Jupyter Notebook에서 ModuleNotFoundError를 해결하기 위한 구체적인 방법입니다.

1. 현재 작업 디렉토리 확인 및 설정

작업 디렉토리를 확인하고, 필요한 경우 올바른 디렉토리로 변경합니다.

import os

# 현재 작업 디렉토리 확인
print("현재 작업 디렉토리:", os.getcwd())

# 필요한 경우 작업 디렉토리를 변경
os.chdir('/absolute/path/to/project_directory')  # common 디렉토리의 부모 디렉토리로 변경
print("변경된 작업 디렉토리:", os.getcwd())​

2. Python 경로에 common 디렉토리 추가

Jupyter Notebook이 common/functions.py를 찾을 수 있도록 Python 경로에 common 디렉토리를 추가합니다.

import sys

# common 디렉토리의 부모 디렉토리를 Python 경로에 추가
sys.path.append('/absolute/path/to/project_directory')​

3. 프로젝트 디렉토리 구조 확인

Python 모듈이 있는 디렉토리와 Jupyter Notebook 파일의 위치가 아래와 같이 구성되어 있어야 합니다.

project_directory/
├── common/
│   ├── functions.py
│   ├── gradient.py
├── notebook.ipynb  # Jupyter Notebook 파일​

여기서 notebook.ipynb는 common 디렉토리와 같은 부모 디렉토리에 위치해야 합니다.

4. 모듈 임포트

경로를 제대로 설정한 뒤, 원하는 모듈을 임포트합니다.

from common.functions import softmax, cross_entropy_error
from common.gradient import numerical_gradient​

5. 절대 경로를 사용하여 경로 설정

상대 경로(os.pardir) 대신 절대 경로를 사용하여 Python 경로를 명확히 설정합니다.

import os
import sys

# 절대 경로로 설정
project_path = '/absolute/path/to/project_directory'
sys.path.append(project_path)

# 모듈 임포트
from common.functions import softmax, cross_entropy_error
from common.gradient import numerical_gradient​

전체 코드 예시

아래는 모든 단계를 적용한 전체 코드입니다.

import os
import sys

# 현재 작업 디렉토리 확인 및 변경
print("현재 작업 디렉토리:", os.getcwd())
os.chdir('/absolute/path/to/project_directory')  # 필요한 경우 절대 경로로 변경
print("변경된 작업 디렉토리:", os.getcwd())

# Python 경로에 프로젝트 디렉토리 추가
sys.path.append(os.getcwd())

# 모듈 임포트
from common.functions import softmax, cross_entropy_error
from common.gradient import numerical_gradient​

추가 팁

Jupyter Notebook 실행 시 경로 문제 확인

• os.getcwd()와 sys.path를 출력하여 현재 디렉토리와 Python 경로가 올바른지 확인하세요.

print("현재 작업 디렉토리:", os.getcwd())
print("Python 경로:", sys.path)​

내가 노트북에서 만든 모듈을 사용하려는 경우  .py 파일로 변환하여 실행

Jupyter Notebook의 경로 문제가 지속될 경우, 노트북을 .py 스크립트로 변환하여 실행하면 경로 문제를 해결할 수 있습니다.

jupyter nbconvert --to script functions.ipynb​

결론

• **ModuleNotFoundError**는 Jupyter Notebook의 작업 디렉토리와 모듈 경로가 일치하지 않을 때 발생합니다.
• 경로 문제를 해결하려면:
  1. 작업 디렉토리를 올바르게 설정합니다.
  2. Python 경로에 필요한 디렉토리를 추가합니다.
  3. 상대 경로 대신 절대 경로를 사용하는 것이 가장 안전합니다.
  4. 직접만든 파일의 경우 .py 파일로 변환하여 실행

위 단계를 따라 Jupyter Notebook에서 모듈을 성공적으로 임포트하고 프로젝트 작업을 원활히 진행하세요!

bfloat16은 Google에서 딥러닝 작업에 최적화하기 위해 설계한 16비트 부동소수점 숫자 형식입니다. 딥러닝과 같은 고성능 계산에서 속도와 메모리 효율성을 높이면서도 충분한 계산 정확도를 제공하는 데 중점을 둔 데이터 형식입니다.

1. bfloat16의 구조

bfloat16의 구조는 IEEE 754 표준의 **32비트 부동소수점 형식(단정밀도, float32)**에서 영감을 받았습니다. 그러나 bfloat16은 16비트로 줄이기 위해 일부 비트를 제거하여 속도와 효율성을 최적화했습니다.

bfloat16의 비트 분배

• 부호 비트 (Sign): 1비트 (0: 양수, 1: 음수)
• 지수 비트 (Exponent): 8비트 (float32와 동일)
• 가수 비트 (Mantissa): 7비트 (float32의 23비트보다 감소)

비교: float32 vs bfloat16

데이터 형식부호(Sign)지수(Exponent)가수(Mantissa)

• 지수 비트는 float32와 동일하게 유지되어, bfloat16은 매우 넓은 표현 범위를 가집니다.
• 가수 비트는 7비트로 줄어들어 정밀도가 감소하지만, 딥러닝 작업에서는 충분히 정확한 계산이 가능합니다.

2. bfloat16의 특징

1) 넓은 표현 범위

• bfloat16의 지수 비트는 float32와 동일하므로 표현 범위도 동일합니다.
  • 최대값: 약 ±3.4×10³⁸
  • 최소값: 약 ±1.2×10⁻³⁸
• 따라서, bfloat16은 매우 큰 값과 매우 작은 값을 모두 표현할 수 있습니다.

2) 낮은 정밀도

• 가수 비트가 7비트로 줄어들어 float32(23비트)보다 정밀도가 낮습니다.
• 그러나 딥러닝 작업에서는 계산 정확도가 약간 떨어져도 모델 성능에 크게 영향을 미치지 않으므로 유용합니다.

3) 효율성

• bfloat16은 16비트 형식이므로 메모리 사용량을 줄이고, 데이터 전송 속도를 높이며, 계산 속도를 향상시킵니다.
• 특히 GPU, TPU와 같은 하드웨어에서 bfloat16 연산이 최적화되어 있어 학습 속도가 크게 향상됩니다.

3. bfloat16의 주요 장점

1. 메모리 절약
   • 16비트 형식이므로 float32에 비해 메모리 사용량이 절반으로 줄어듭니다.
   • 대규모 딥러닝 모델에서 메모리 효율성을 극대화합니다.
2. 빠른 계산
   • bfloat16은 하드웨어에서 최적화된 연산을 지원하여 학습 및 추론 속도를 높입니다.
3. 충분한 표현 범위
   • float32와 동일한 지수 비트를 사용하므로 큰 값과 작은 값을 다룰 때 문제가 없습니다.
4. 모델 성능 유지
   • 대부분의 딥러닝 작업(특히 신경망 훈련)에서 높은 정밀도가 필수적이지 않아 bfloat16으로도 float32와 유사한 성능을 얻을 수 있습니다.

4. bfloat16의 한계

1. 정밀도 부족
   • 가수 비트가 7비트로 줄어들어 정밀도가 낮아짐.
   • 작은 값의 차이를 구별해야 하는 작업에는 부적합할 수 있음.
2. 지원 제한
   • 일부 하드웨어와 라이브러리에서만 최적화된 bfloat16 연산을 지원.
   • 예: NVIDIA GPU는 일부 모델부터 bfloat16을 지원하며, Google TPU는 기본적으로 지원.
3. 특수한 적용 사례
   • bfloat16은 딥러닝 작업에 적합하지만, 정밀도가 중요한 금융 계산, 시뮬레이션 등에는 적합하지 않음.

5. bfloat16 vs float16

속성bfloat16float16

• bfloat16: 넓은 표현 범위로 큰 값과 작은 값을 처리할 수 있으나, 낮은 정밀도.
• float16: 정밀도는 bfloat16보다 높으나 표현 범위가 제한적.

6. bfloat16 사용 사례

1. 딥러닝 모델 학습
   • Google TPU에서 bfloat16은 기본적으로 지원되며, 모델 학습 속도를 높이는 데 유용합니다.
2. 추론(Inference)
   • 대규모 딥러닝 모델의 추론에 사용하여 메모리 사용량을 줄이고 속도를 높입니다.
3. 혼합 정밀도 학습 (Mixed Precision Training)
   • bfloat16과 float32를 조합하여 학습 속도를 높이고 메모리를 절약하면서 성능 손실을 최소화합니다.

7. TensorFlow에서 bfloat16 사용

TensorFlow에서 bfloat16을 설정하는 방법:

1) Tensor 데이터 타입 지정

import tensorflow as tf

# bfloat16 텐서 생성
a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], dtype=tf.bfloat16)
print(a)​

2) 혼합 정밀도 학습

from tensorflow.keras import mixed_precision

# 혼합 정밀도 정책 설정
policy = mixed_precision.Policy('mixed_bfloat16')
mixed_precision.set_global_policy(policy)

# 정책 확인
print("정책:", mixed_precision.global_policy())​

3) TPU 사용

Google TPU에서는 bfloat16이 기본적으로 지원됩니다. TPU를 활성화하면 자동으로 bfloat16 연산이 적용됩니다.

결론

• bfloat16은 딥러닝 모델 학습 및 추론에 적합한 16비트 부동소수점 형식으로, 속도와 메모리 효율성을 크게 향상시킵니다.
• 정밀도가 약간 낮지만, 딥러닝 작업에서는 성능에 크게 영향을 미치지 않습니다.
• Google TPU와 TensorFlow에서 주로 사용되며, NVIDIA GPU에서도 일부 모델에서 지원됩니다.

머신러닝 모델의 성공 여부는 데이터 품질에 달려 있습니다. 특히, **데이터 라벨링(Data Labeling)**은 모델이 학습할 데이터를 준비하는 중요한 단계인데요. 이번 글에서는 데이터 라벨링의 정의, 방법, 기법, 그리고 유용한 툴들에 대해 상세히 정리해 보겠습니다.

1️⃣ 데이터 라벨링의 정의

**데이터 라벨링(Data Labeling)**이란, 머신러닝 모델이 학습할 수 있도록 데이터에 정확한 태그 또는 레이블(라벨)을 부여하는 과정을 말합니다.
라벨링된 데이터는 모델이 입력 데이터와 출력 간의 관계를 학습하는 데 사용됩니다.

라벨링 데이터의 예시

• 이미지 데이터: 사진 속 객체(예: 고양이, 개 등)를 분류.
• 텍스트 데이터: 이메일이 스팸인지 아닌지를 라벨링.
• 오디오 데이터: 음성 파일에서 특정 단어가 포함되었는지 태깅.

2️⃣ 데이터 라벨링의 중요성

🔹 머신러닝 모델의 학습 기반

모델의 정확도와 성능은 라벨링된 데이터의 품질에 크게 의존합니다. 잘못된 라벨은 모델의 학습을 방해하고, 예측 성능을 저하시킬 수 있습니다.

🔹 지도학습(Supervised Learning)의 핵심 요소

지도학습 모델은 입력 데이터와 출력 라벨 간의 관계를 학습합니다. 따라서 정확히 라벨링된 데이터 없이는 학습 자체가 불가능합니다.

🔹 응용 분야 확대

라벨링된 데이터는 다양한 분야에서 활용됩니다:

• 의료: 질병 진단 데이터 라벨링.
• 자율주행차: 도로 표지판 및 보행자 데이터 라벨링.
• 감정 분석: 텍스트 데이터의 감정 분류.

3️⃣ 데이터 라벨링의 주요 방법

1. 수동 라벨링 (Manual Labeling)

사람이 직접 데이터를 검토하고 라벨을 부여합니다.

• 장점: 높은 정확도.
• 단점: 시간과 비용이 많이 듦.
• 활용 사례: 복잡하거나 컨텍스트 의존적인 데이터(예: 의료 이미지).

2. 반자동 라벨링 (Semi-Automatic Labeling)

머신러닝 모델을 활용해 초기 라벨을 생성하고, 사람이 이를 검증 및 수정합니다.

• 장점: 시간 절약.
• 단점: 초기 모델의 품질에 따라 성능 좌우.

3. 크라우드소싱 (Crowdsourcing)

다수의 사람들이 온라인 플랫폼을 통해 데이터를 라벨링.

• 장점: 대량의 데이터 라벨링 가능.
• 단점: 라벨 품질 관리가 필요.
• 활용 사례: 아마존 Mechanical Turk, Appen 등.

4️⃣ 데이터 라벨링 기법

1. 분류(Classification)

데이터를 특정 클래스나 범주로 라벨링.

• 예시: 이메일이 스팸인지 아닌지 분류.

2. 객체 검출(Object Detection)

이미지에서 특정 객체의 위치와 종류를 라벨링.

• 예시: 자동차 사진에서 번호판의 위치와 텍스트 라벨링.

3. 세분화(Segmentation)

이미지나 텍스트를 세분화하여 각 부분에 라벨링.

• 예시: 이미지에서 픽셀 단위로 객체의 경계를 구분.

4. 텍스트 태깅(Text Tagging)

텍스트의 특정 구문이나 단어에 태그를 부여.

• 예시: 문장에서 감정(긍정, 부정)을 라벨링.

5. 시퀀스 라벨링(Sequence Labeling)

연속된 데이터(예: 시간 시퀀스 데이터)에 라벨링.

• 예시: 음성 데이터에서 단어 시작과 끝을 라벨링.

5️⃣ 데이터 라벨링 툴 소개

1. Label Studio

• 특징: 다양한 데이터 유형(이미지, 텍스트, 오디오 등)을 지원하는 오픈소스 툴.
• 장점: 사용이 간편하며 확장 가능.
• 활용 사례: 머신러닝 모델 학습용 데이터 준비.

2. Amazon SageMaker Ground Truth

• 특징: 크라우드소싱 및 기계 학습 기반 라벨링 제공.
• 장점: 비용 효율적이며, 자동화된 라벨링 지원.

3. Appen

• 특징: 크라우드소싱 기반의 데이터 라벨링 플랫폼.
• 장점: 대규모 데이터 라벨링 가능.

4. V7

• 특징: 이미지 및 영상 데이터 라벨링에 특화된 플랫폼.
• 장점: 직관적인 UI와 강력한 협업 기능.

5. Prodigy

• 특징: 데이터 라벨링 및 모델 훈련을 동시에 지원.
• 장점: Python과의 통합성이 뛰어남.

6️⃣ 데이터 라벨링의 주요 도전 과제와 해결 방법

1. 라벨 품질 문제

• 문제: 라벨이 부정확하거나 일관되지 않으면 모델 성능 저하.
• 해결:
  • 다수결 방식으로 라벨 품질 확인.
  • 전문가 검증.

2. 시간과 비용

• 문제: 대규모 데이터 라벨링은 시간이 오래 걸리고 비용이 높음.
• 해결:
  • 자동화 툴 활용.
  • 반자동 라벨링 기법 도입.

3. 라벨 편향(Bias)

• 문제: 특정 라벨에 편향이 생길 수 있음.
• 해결:
  • 데이터 다양성 확보.
  • 여러 소스에서 라벨링 검증.

7️⃣ 데이터 라벨링의 미래

• AI 기반 라벨링: 더 정교한 AI 모델이 라벨링 작업의 정확도와 효율성을 높일 전망.
• 크라우드소싱의 진화: 플랫폼 간 협업과 자동 검증 시스템으로 품질 향상.
• 데이터 정규화 기술: 표준화된 라벨링 기술을 통해 모델 간의 상호 운용성 강화.

결론: 데이터 라벨링의 핵심은 품질

데이터 라벨링은 머신러닝 모델의 성능을 결정짓는 가장 중요한 단계 중 하나입니다.
정확하고 일관된 라벨링 데이터를 구축하면, 모델의 학습과 예측이 한층 더 정밀해질 수 있습니다.

해시태그
#데이터라벨링 #머신러닝 #딥러닝 #ML데이터 #데이터셋 #LabelStudio #데이터라벨링툴 #AI학습데이터 #크라우드소싱 #데이터정제

수학에서 사용되는 다양한 기호들은 처음에는 낯설고 어렵게 느껴질 수 있지만, 한 번 익히고 나면 문제 풀이와 개념 이해에 큰 도움이 됩니다. 오늘은 수학 기호의 발음과 뜻을 체계적으로 정리해볼께요.

이 글에서는 기본 기호, 집합 관련 기호, 함수 관련 기호, 수열과 논리, 대수 및 미적분, 행렬과 벡터까지 주요 기호를 항목별로 나눠 소개합니다. 

1. 기본 기호

기호발음뜻

2. 집합 관련 기호

기호발음뜻

3. 함수 관련 기호

기호발음뜻

4. 수열 및 논리

기호발음뜻

5. 대수 및 미적분

기호발음뜻

6. 행렬 및 벡터

기호발음뜻

TensorFlow/Keras에서 Sequential 모델을 정의할 때 발생할 수 있는 경고 메시지와 이를 해결하는 방법에 대해 알아볼게요. 특히, keras.Input()을 사용한 올바른 모델 정의 방식과 왜 이를 권장하는지 설명하겠습니다.

1️⃣ 경고 메시지의 원인

아래와 같은 코드를 실행할 때, 경고 메시지가 출력될 수 있습니다:

from tensorflow import keras

# 모델 정의
model = keras.Sequential()
model.add(keras.layers.Conv2D(32, kernel_size=3, activation='relu', padding='same', input_shape=(28, 28, 1)))​

출력되는 경고 메시지

/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/keras/src/layers/convolutional/base_conv.py:107: 
UserWarning: Do not pass an input_shape/input_dim argument to a layer. 
When using Sequential models, prefer using an Input(shape) object as the first layer in the model instead.​

이 메시지는 Keras의 최신 버전에서 권장하는 모델 정의 방식과 관련이 있어요.

경고 발생 이유

1. Sequential 모델에서 첫 번째 레이어에 **input_shape**을 전달하는 방식은 여전히 작동하지만, 이제는 **keras.Input()**을 사용하는 것이 권장됩니다.
2. 최신 Keras에서는 입력 크기를 명시적으로 정의할 수 있는 Input() 객체를 사용하는 것이 더 명확하고 유지보수에 유리하다고 보고 있어요.

2️⃣ 해결 방법: keras.Input() 사용

경고를 제거하고, Keras에서 권장하는 방식을 따르려면 keras.Input() 객체를 사용하여 입력 크기를 명확히 정의하세요.
수정된 코드는 아래와 같아요:

수정된 코드

from tensorflow import keras

# 모델 정의
model = keras.Sequential([
    keras.Input(shape=(28, 28, 1)),  # 입력 크기 명시
    keras.layers.Conv2D(32, kernel_size=3, activation='relu', padding='same')
])​

수정 코드의 특징

1. keras.Input(shape=(28, 28, 1)):
   • 모델의 입력 크기를 명시적으로 정의합니다.
   • 이후 레이어는 입력 크기를 자동으로 상속받으므로 첫 번째 레이어에 input_shape를 전달할 필요가 없어요.
2. 코드가 더 간결해지고 유지보수가 쉬워집니다.

3️⃣ 기존 방식과의 비교

기존 방식

model = keras.Sequential()
model.add(keras.layers.Conv2D(32, kernel_size=3, activation='relu', padding='same', input_shape=(28, 28, 1)))​

• 여전히 작동하지만 경고 메시지가 출력됩니다.
• 입력 크기를 레이어에 전달하는 방식으로, 입력 정의가 덜 명확합니다.

수정된 방식

model = keras.Sequential([
    keras.Input(shape=(28, 28, 1)),  # 명시적 입력 정의
    keras.layers.Conv2D(32, kernel_size=3, activation='relu', padding='same')
])​

• 경고 메시지가 제거됩니다.
• 입력 크기가 명확히 드러나며, 모델 구조의 가독성이 개선됩니다.

4️⃣ 왜 keras.Input()이 권장될까?

1. 코드의 명확성

• 입력 크기를 레이어 속성이 아닌 별도의 Input() 객체로 정의하므로,
  모델 구조에서 입력 크기를 명확히 볼 수 있어요.

2. 유지보수성 향상

• 입력 크기를 모델 정의와 분리해 관리할 수 있으므로,
  입력 크기를 변경하거나 다양한 입력 구조를 사용할 때 유리합니다.

3. 확장성

• keras.Input()은 다중 입력이나 복잡한 네트워크 구조에서도 유연하게 사용할 수 있어요.
  Sequential 모델뿐만 아니라 Functional API나 Subclassing API에서도 활용됩니다.

5️⃣ 전체 코드 예시

아래는 수정된 방식으로 Sequential 모델을 정의한 전체 코드입니다:

from tensorflow import keras

# 모델 정의
model = keras.Sequential([
    keras.Input(shape=(28, 28, 1)),  # 입력 크기 명시
    keras.layers.Conv2D(32, kernel_size=3, activation='relu', padding='same'),
    keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=2),
    keras.layers.Flatten(),
    keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 모델 요약
model.summary()​

6️⃣ 경고를 무시하고 기존 방식 사용하기

만약 기존 방식으로 작성하고 경고를 무시하고 싶다면, 아래 코드처럼 작성해도 정상적으로 작동합니다.

코드

model = keras.Sequential()
model.add(keras.layers.Conv2D(32, kernel_size=3, activation='relu', padding='same', input_shape=(28, 28, 1)))​

⚠️ 하지만 이는 경고 메시지가 출력되며, 장기적으로는 권장되지 않는 방식입니다.

결론

• Keras의 최신 방식에서는 Sequential 모델을 정의할 때 keras.Input()을 사용하는 것이 권장됩니다.
• 이를 통해 경고 메시지를 제거할 뿐만 아니라, 코드의 가독성과 유지보수성을 높일 수 있어요.
• 특히 복잡한 모델을 다룰 때 유용하며, 모델 정의의 확장성도 개선됩니다.

해시태그
#Keras #딥러닝 #TensorFlow #Sequential모델 #Input #모델정의 #코딩팁 #머신러닝

Google Colab에서 생성된 모델 (예: best-cnn-model.keras) 파일을 Google Drive로 옮기는 간단한 방법을 알려드릴게요. 이 과정은 머신러닝 모델 파일을 안전하게 저장하거나, 나중에 다시 활용할 때 매우 유용하답니다.

자, 이제 단계별로 알아볼까요? 🌟

1️⃣ Google Drive 마운트하기

Google Drive를 Colab에 연결(마운트)하면, 파일을 Drive에 직접 저장하거나 불러올 수 있어요.

코드

아래 코드를 실행하면, Colab 환경에 Google Drive를 마운트할 수 있습니다.

from google.colab 
import drive drive.mount('/content/drive')​

과정

1. 위 코드를 실행하면 Google 계정 로그인 요청 팝업이 뜹니다.
2. 로그인을 완료하고 "허용" 버튼을 클릭하세요.
3. 마운트가 완료되면 Google Drive의 기본 경로가 /content/drive/My Drive에 생성됩니다. 드라이브에 내 드라이브에 해당합니다.

2️⃣ 모델 파일 복사하기

Google Drive가 마운트되었으면, 이제 생성된 best-cnn-model.keras 파일을 Google Drive로 복사해봅시다.
아래 코드를 사용하면 파일 복사가 간단해요. 🛠️

코드

import shutil

# Colab 환경의 파일 경로
source = 'best-cnn-model.keras'

# Google Drive 내 저장할 경로
destination = '/content/drive/My Drive/best-cnn-model.keras'

# 파일 복사
shutil.copy(source, destination)

print("파일이 Google Drive로 복사되었습니다.")​

결과

코드 실행 후 "파일이 Google Drive로 복사되었습니다."라는 메시지가 표시되면 성공이에요! 😊
Google Drive에 접속해 My Drive(내 드라이브) 폴더에서 best-cnn-model.keras 파일이 복사된 것을 확인하세요.

3️⃣ 특정 폴더에 저장하기

Google Drive 내 특정 폴더에 파일을 저장하려면 destination 경로를 수정하면 돼요.

예시

• My Drive의 models 폴더에 저장하려면:
  python

  코드 복사

  destination = '/content/drive/My Drive/models/best-cnn-model.keras'
• 폴더가 없을 경우, Drive에 해당 폴더를 미리 생성해두세요.

4️⃣ 추가 주의사항

1. Google Drive 용량 확인
   Drive에 저장할 파일 크기가 크다면, Drive 용량이 충분한지 확인하세요.
   용량이 부족하면 업로드가 실패할 수 있어요.
   👉 Google Drive 용량 확인하기
2. 파일명 확인
   파일명이 같으면 덮어쓰기가 발생하니 주의하세요. 필요하면 파일명을 변경해서 저장하세요.
3. Google Drive에서 파일 확인
   Google Drive에 접속해 파일이 제대로 저장되었는지 확인하세요. Drive 경로는 Colab에서 설정한 destination과 동일한 곳입니다.

결론

Google Colab과 Google Drive를 연결하면, 파일 저장과 관리가 훨씬 쉬워져요.
특히, 머신러닝 모델이나 데이터를 안전하게 보관하고 싶을 때 유용합니다. 😊
이제 간단한 코드를 사용해 손쉽게 파일을 Drive로 옮겨보세요!

해시태그
#GoogleColab #GoogleDrive #머신러닝 #파일관리 #딥러닝 #keras #모델저장 #Python #코딩팁

모델 학습시 출력되는 로그의 각 요소에 대해 알아보겠습니다

Epoch 1/20
1500/1500 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 72s 46ms/step - accuracy: 0.7422 - loss: 0.7300 - val_accuracy: 0.8734 - val_loss: 0.3386

출력 설명

1. Epoch 1/20:
   • 학습의 첫 번째 에포크(Epoch 1)를 진행 중이며, 전체 학습 과정은 총 20개의 에포크(1/20)로 설정되어 있습니다.
2. 1500/1500:
   • 학습 데이터가 1500개의 배치(batch)로 나뉘어 있으며, 현재 에포크에서 모든 배치의 처리가 완료되었습니다.
   • 이 숫자는 전체 배치(1500/1500)를 의미하며, 한 에포크 동안 모델이 모든 데이터를 학습한 상태를 나타냅니다.
3. 72s:
   • 한 에포크를 처리하는 데 걸린 시간(초)입니다. 여기서는 72초가 소요되었습니다.
4. 46ms/step:
   • 한 스텝(즉, 하나의 배치 처리)에 걸린 평균 시간입니다. 여기서는 약 46밀리초(ms)입니다.
5. accuracy: 0.7422:
   • 훈련 데이터의 정확도를 나타냅니다. 이 에포크에서 모델이 훈련 데이터에 대해 74.22%의 정확도를 달성했습니다.
6. loss: 0.7300:
   • 훈련 데이터의 손실 값을 나타냅니다. 손실 값이 작을수록 모델이 훈련 데이터에 대해 더 나은 예측을 하고 있음을 의미합니다. 여기서는 손실 값이 0.7300입니다.
7. val_accuracy: 0.8734:
   • 검증 데이터의 정확도를 나타냅니다. 이 에포크에서 모델이 검증 데이터에 대해 87.34%의 정확도를 달성했습니다.
8. val_loss: 0.3386:
   • 검증 데이터의 손실 값을 나타냅니다. 이 값은 모델이 검증 데이터에 대해 얼마나 잘 예측하고 있는지를 평가하는 지표입니다. 여기서는 손실 값이 0.3386입니다.

핵심 포인트

• 훈련 성능(accuracy, loss): 모델이 훈련 데이터에 대해 얼마나 잘 학습했는지를 나타냅니다.
• 검증 성능(val_accuracy, val_loss): 모델이 보지 않은 검증 데이터에 대해 얼마나 일반화되었는지를 평가합니다.
• 시간(72s, 46ms/step): 한 에포크와 각 배치를 처리하는 데 걸린 시간으로, 모델의 효율성을 확인할 수 있습니다.

추가적으로 확인해야 할 점

1. 과적합 여부:
   • 훈련 정확도(accuracy와 loss)와 검증 정확도(val_accuracy와 val_loss)의 차이가 지나치게 클 경우 과적합(overfitting)의 신호일 수 있습니다.
2. 학습 속도:
   • 훈련 시간이 길다면, 배치 크기를 줄이거나, 데이터셋 크기를 최적화하거나, 하드웨어(GPU/TPU)를 활용해 학습 속도를 높일 수 있습니다.
3. 손실 감소와 정확도 증가:
   • 에포크가 진행되면서 손실(loss)은 감소하고, 정확도(accuracy 및 val_accuracy)는 증가하는지 확인합니다. 손실이 일정 수준 이하로 줄어들지 않으면 학습률을 조정하거나 모델 구조를 개선해야 합니다.

원인

1. HDF5 형식이 레거시로 분류됨:
   • Keras에서 모델 저장 시 사용되던 HDF5 파일 형식(.h5)은 이전부터 널리 사용되었지만, 현재는 Keras 고유의 새로운 파일 형식(.keras)이 권장됩니다.
   • 새로운 형식은 확장 가능성과 Keras의 최신 기능과의 호환성을 고려하여 설계되었습니다.
2. model.save() 기본 설정:
   • 기본적으로 model.save()를 호출하면 모델이 HDF5 형식으로 저장되며, 이는 최신 권장사항과 맞지 않기 때문에 경고가 발생합니다.

해결 방법

1. Keras 기본 형식 사용

Keras의 최신 형식(.keras)으로 모델을 저장하도록 코드를 수정하세요.

# 모델을 Keras 기본 형식으로 저장
model.save('my_model.keras')

or

keras.saving.save_model(model, 'my_model.keras')

2. HDF5 형식을 명시적으로 사용할 경우 - keras3에서 deprecated

여전히 HDF5 형식을 사용하려면, 다음과 같이 파일 형식을 명시적으로 지정하세요. 하지만 keras3에서는 deprecate되었습니다.

# HDF5 형식을 명시적으로 설정
model.save('my_model.h5', save_format='h5')

3. 기존 코드와의 호환성 확인

기존 코드나 협업 환경에서 .h5 형식이 필요한 경우에는 HDF5를 유지할 수 있지만, 새로운 프로젝트에서는 .keras 형식을 사용하는 것이 좋습니다.

요약

• 원인: HDF5 형식은 구식(레거시)으로 간주되며, Keras의 새로운 기본 파일 형식이 권장됨.
• 해결 방법:
  1. 새로운 형식 .keras를 사용:
     • model.save('my_model.keras').
     • keras.saving.save_model(model, 'my_model.keras')
  2. HDF5 형식을 명시적으로 지정: model.save('my_model.h5', save_format='h5'). - keras3 deprecated
• 권장 사항: Keras 고유의 새로운 형식으로 전환하여 최신 기능과의 호환성을 유지하는게 좋습니다.