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올해는 머신러닝이다.

tensorflow js 입문 (스터디 3주차 정리) 본문

스터디/Tensorflow JS

tensorflow js 입문 (스터디 3주차 정리)

리엑티브한 행복한 수지아빠 2018.12.05 08:44

Tensorflow JS 입문 ( 부산 3주차 스터디 )

부산에서 매주 진행되는 스터디입니다.

부산에서 다른 스터디 내용을 보실려면 카페 에서 보실수 있습니다.

https://www.udemy.com/machine-learning-with-javascript 을 같이 보면서 공부중입니다.

목표

  • 텐서플로 JS 에 대한 이해
  • 텐서플로를 이용한 예제 재설계 ( lodash -> tensorflow)
  • tensorflow 를 이용해서 knn 알고리즘 재설계
  • tensorflow와 함계 다른 알고리즘 빌딩

저번주까지(2주차) 우리는 기본적인 머신러닝 기법인 KNN 에 대해서 공부했다.

공부한 내용은 다음과 같다.

1543958445494

공식 홈페이지

https://js.tensorflow.org/

1543959044497

첫번째 예제

tensorflow js를 이용해서 배열에 있는 숫자들을 작업하자

1543959200980

Dimensions

  • 1차원, 2차원, 3차원...n차원 배열

1543959388735

Shape

  • 각각의 배열에 얼마나 많은 레코드를 가지고 있는지 표현
  • 배열에 대한 길이를 뜻함

예를 들어 [5,10,17] 에 대한 shape 는 3 이라고 생각하면 된다.

1543959771631

1543959631283

1543959690992

1543959728153

실습

https://stephengrider.github.io/JSPlaygrounds/

const data = tf.tensor([1,2,3])

data.shape

>> [3]
const data = tf.tensor([1,2,3])
const otherdata = tf.tensor([4,5,6]);

data.add(otherdata);

>> [5,7,9]

1543960433839

const data = tf.tensor([1,2,3])
const otherdata = tf.tensor([4,5,6]);

data.sub(otherdata);
data.mul(otherdata);


>> [-3, -3, -3]
>> [4, 10, 18]
const data = tf.tensor([
  [1,2,3],
  [4,5,6]
]);
const otherdata = tf.tensor([
  [4,5,6],
  [1,2,3]
]);

data.add(otherdata);

>> [[5, 7, 9], [5, 7, 9]]

1543960846449

행렬의 길이가 안맞는 경우

지금까지 같은 배열을 계산을 진행했다. 하지만 만약 길이가 다른 경우에는 어떻게 처리할까?

1543960682971

const data = tf.tensor([1,2,3]);
const otherdata = tf.tensor([4]);

data.add(otherdata);

>> [5,6,7]

브로드캐스팅

행렬의 길이가 다른 경우에도 동작을 하기 위해선 조건이 있다. 그에 대해서 알아보자.

  • 오른쪽에서 왼쪽으로 이동되며 shapes 길이가 똑같거나 어느 한쪽이 1이 되어야 한다.

1543961094501

어느 한쪽길이가 1이라서 아래 두개의 수식은 성립된다. by 브로드캐스팅

1543961191494

오른쪽부터 왼쪽으로 1이 있으므로 계산 가능하다.

1543961320616

다른 텐서들중 하나가 없더라도 다른게 일치한다면 계산이 가능하다.

1543961420823

1543961530424

텐서플로 핸들링

Get

const data = tf.tensor([10, 20, 30]);

data.get(0);

>> 10

2차원 배열일 경우에는

1543961845376

const data = tf.tensor([
  [10, 20, 30],
  [40, 50, 60],  
]);

data.get(0, 1);

>> 20

값을 가져올때 중요한 점은 (row, column) 으로 가져온다는 것이다.

Set

const data = tf.tensor([
  [10, 20, 30],
  [40, 50, 60],  
]);

data.set(0, 0, 50) //작동안됨

Slice

const data = tf.tensor([
  [10, 20, 30],
  [40, 50, 60],
  [10, 60, 30],
  [10, 70, 30],
  [10, 80, 30],
  [10, 90, 30],
  [10, 100, 30],
  [10, 110, 30],
]);

data.slice([0,1], [8, 1])

>> [[20 ], [50 ], [60 ], [70 ], [80 ], [90 ], [100], [110]]

1543962708670

size 는 시작위치가 1이다.

....

data.slice([0,1], [-1, 2]) // 전체 길이를 선택시 -1로 가능하다. 

Concat

const tensorA = tf.tensor([
  [1, 2, 3],
  [4, 5, 6],
  [7, 8, 9],
]);

const tensorB = tf.tensor([
  [10, 11, 12],
  [13, 14, 15],
  [16, 17, 18],
]);

tensorA.concat(tensorB);


>> [[1 , 2 , 3 ], [4 , 5 , 6 ], [7 , 8 , 9 ], [10, 11, 12], [13, 14, 15], [16, 17, 18]]

이 결과에서 만약 shape를 구하면 어떻게 될까?

tensorA.concat(tensorB).shape

>> [6,3]

???? 어떻게 이런 결과가 나올까?

처음 단계를 살펴보면 A,B 를 합치는 경우

1543963264350

이런 형태를 추측 할 수 있다.

하지만 shape 결과로 나온걸 추측해보면

1543963362289

이렇게 구성된 걸 볼 수 있다.

왜 이렇게 되는 건지 살펴보자.

Axis

텐서플로를 축으로 shape 계산이 가능하다.

기본 세로축은 0, 가로축은 1 로 계산한다.

1543963457162

가로축 기준으로 생각해보면

1543963528907

const tensorA = tf.tensor([
  [1, 2, 3],
  [4, 5, 6],
  [7, 8, 9],
]);

const tensorB = tf.tensor([
  [10, 11, 12],
  [13, 14, 15],
  [16, 17, 18],
]);

tensorA.concat(tensorB,0).shape
tensorA.concat(tensorB,1).shape

>> [6,3]
>> [3,6]

실제 예제

만약 멀리뛰기를 예를 들어보자.

1543963712867

const jumpData = tf.tensor([
  [70, 70, 70],
  [80, 70, 90],
  [70, 70, 70]
]);

const playerData = tf.tensor([
  [1,160],
  [2,160],
  [3,160],
  [4,160],
]);

jumpData.sum(0)
jumpData.sum(1)

>> 
[220, 210, 230] //세로축 기준
[210, 240, 210] //가로축 기준

두개의 shape 가 안맞아서 에러가 난다.

const jumpData = tf.tensor([
  [70, 70, 70],
  [80, 70, 90],
  [70, 70, 70]
]);

const playerData = tf.tensor([
  [1,160],
  [2,160],
  [3,160],
  [4,160],
]);

jumpData.concat(playerData)

>> 에러

Error: Error in concat2D: Shape of tensors[1] (4,2) does not match the shape of the rest (3,3) along the non-concatenated axis 1.

이럴 경우 해결 방법에 대해서 알아보자.

const jumpData = tf.tensor([
  [70, 70, 70],
  [80, 70, 90],
  [70, 70, 70],
  [70, 70, 70]
]);

const playerData = tf.tensor([
  [1,160],
  [2,160],
  [3,160],
  [4,160],
]);

jumpData.sum(1, true).concat(playerData, 1)

>> [[210, 1, 160], [240, 2, 160], [210, 3, 160], [210, 4, 160]]

expandDims

const jumpData = tf.tensor([
  [70, 70, 70],
  [80, 70, 90],
  [70, 70, 70],
  [70, 70, 70]
]);

const playerData = tf.tensor([
  [1,160],
  [2,160],
  [3,160],
  [4,160],
]);

jumpData.sum(1).expandDims(1)

>> [[210], [240], [210], [210]]
const jumpData = tf.tensor([
  [70, 70, 70],
  [80, 70, 90],
  [70, 70, 70],
  [70, 70, 70]
]);

const playerData = tf.tensor([
  [1,160],
  [2,160],
  [3,160],
  [4,160],
]);

jumpData.sum(1).expandDims(1).concat(playerData, 1)

>> [[210, 1, 160], [240, 2, 160], [210, 3, 160], [210, 4, 160]]

여기까지 3주차 스터디 내용이었다.

주로 배운 내용은 텐서플로 JS 에서의 이해였다.

참석해주셔서 감사합니다.

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