keras

TensorFlow를 Backend로 사용하는 GPU Enabled Keras는 기본값이 모든 GPU Memory를 할당하는 것이다.혼자 쓰는 것이면 문제가 안 되겠지만, 연구실 구성원들과 같이 쓰는 서버이기 때문에 메모리 할당량을 조절하려고 검색을 하니 다음 두 링크를 찾을 수 있었다.https://groups.google.com/forum/#!topic/keras-users/MFUEY9P1sc8https://github.com/fchollet/keras/issues/1538

요새 가장 Hot한 Deep Learning 라이브러리는 아무래도 Tensorflow이고 또 많은 연구자들이 사용하고 있다. Keras는 Tensorflow의 Wrapper 라이브러리로 일관성 있는 인터페이스와 Tensorflow에는 미구현 상태인 많은 Deep Learning 관련 도구들이 구현되어있다(BatchNormalization, Xavier Initialization 등...) 이번 포스트에서는 유명한 MNIST 예제를 Multi Layer Perceptrone을 설계해서 성능을 측정해보겠습니다. ipython 파일의 포맷은 여기서 보실 수 있습니다. 해당 예제는 김성훈 교수님의 강의에서 Tensorflow로 구현된 것을 Keras로 구현해본 것입니다. 모듈 import 부분 MNIST 데이터..