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Programming/TensorFlow

Logistic Classification on TensorFlow Linear Regression 에서 Cost Function 은 부드러운 2차원 곡선을 그리기에 Cost Function 최소값을 손쉽게 구할수 있는 반면 Logistic Regression 에서 Cost Function 은 울퉁불퉁한 형태를 띈다. 그래서 이런 울퉁불퉁한 곡선을 부드럽게 잡아줄 수 있는 log 를 적용한 후에 GradientDescentOptimizer를 적용하여야 Cost Function 의 최소값을 용이하게 구현할 수 있다. 아래는 Logistic Regression 에서의 Hypothesis Function 과 Cost Function 이다. 위의 예제를 코딩을하고 그 결과값은 아래와 같다. 데이터 값이 적지만, 정확성은 1을 나타내고 있다. -Reference- https://.. 더보기
텐서플로우에서 데이터 읽기 | Read data from files on TensorFlow test.csv :73,80,75,15293,88,93,18589,91,90,18096,98,100,19673,66,70,142 53,46,55,101 import tensorflow as tf filename_queue = tf.train.string_input_producer(\ ['/Users/sh/Documents/_iPython/TensorFlow/test.csv'], shuffle=False, name='filename_queue') reader = tf.TextLineReader() key, value = reader.read(filename_queue) # Default values, in case of empty columns. Also specifies the type of the de.. 더보기
Multi Variables Linear Regression을 Tensor Flow 에서 구현하기 Multi Variables 을 이용한 Linear Regression 을 학습하고자 한다.이전에 알아본 Single Variable Linear Regression 에서 여러개의 변수가 추가되었을 때 보다 실용적인 결과값을 구현할 수 있을 것이다.x1, x2, x3 이렇게 3개의 instances의 값을 가지고 보다 더 cost function 값을 줄인 결과값을 얻고자 할 때의 코딩이다. 위의 코드를 실행하면 아래와 같은 결과 값을 얻을 수 있다. 처음 부분과 마지막 부분만을 캡쳐하여 올려둔다. 그러나, 여기서 문제점은, 위와 같은 형태에서는 instance와 data 값이 늘어나면 코드가 지저분해 진다는 데 있다. 이를 수학적(?)으로 보다 깔끔하게 하기 위해서는 아래와 같은 Matrix(행렬 or.. 더보기
TensorFlow Linear Regression with place holder As we studied before, we can use 'placeholder' as a source of input value. So, I changed the source code uploaded on this blog with placeholder. You might know the differences if you check on here.import tensorflow as tf # X and Y data #x_train = [1,2,3] #y_train = [1,2,3] W = tf.Variable(tf.random_normal([1]), name = 'weight') b = tf.Variable(tf.random_normal([1]), name = 'bias') X = tf.placeho.. 더보기
Linear Regression Ex1 H(x) = wx + b 의 Linear Regression example code import tensorflow as tf # X and Y data x_train = [1,2,3] y_train = [1,2,3] W = tf.Variable(tf.random_normal([1]), name = 'weight') b = tf.Variable(tf.random_normal([1]), name = 'bias') # Our hypothesis XW + b hypothesis = x_train * W + b # cost/Loss function cost = tf.reduce_mean(tf.square(hypothesis - y_train)) # Minimize optimizer = tf.train.Gradi.. 더보기
아나콘다(Anaconda)에 TensorFlow 설치하기 on Mac | Installing TensorFlow at Anaconda on MAC OS X Anaconda 설치Anaconda 는 여러 수학, 과학 패키지를 기본적으로 포함하고 있는 파이썬 배포판입니다. Anaconda 는 "conda" 로 불리는 패키지 매니저를 사용하여 Virtualenv 와 유사한 환경 시스템을 제공합니다. (역주: 텐서플로우 뿐만이 아니라 일반적인 데이터 사이언스를 위해서도 아나콘다를 추천합니다)Virtualenv 처럼 conda 환경은 각기 다른 파이썬 프로젝트에서 필요한 패키지들의 버전이 충돌되지 않도록 다른 공간에서 운영합니다. 텐서플로우를 Anaconda 환경으로 설치하면 기존 파이썬 패키지들을 덮어쓰지 않게됩니다.Anaconda를 설치합니다.conda 환경을 만듭니다.conda 환경을 활성화 하고 그 안에 텐서플로우를 설치합니다.설치 후에는 텐서플로우를 사용하고.. 더보기

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