코드 한 줄로 Keras 모델 시각화
from wandb import magic — 이 한 줄이면 Keras에서 실험을 바로 시각화할 수 있습니다!
이 글은 AI 번역본입니다. 오역이 의심되면 댓글로 알려 주세요.
Created on September 15|Last edited on September 15
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Keras 덕분에 신경망을 아주 간단하고 명확하게 구축할 수 있다는 점이 정말 마음에 듭니다. 이제 wandb를 사용하면 파이썬 코드 한 줄만 추가해도 네트워크의 성능과 아키텍처를 시각화할 수 있습니다.
훈련 스크립트 맨 위에 “from wandb import magic” 한 줄만 추가하세요
wandb를 설치하려면 “pip install wandb”만 실행하면 됩니다. 그러면 제 Keras 예제들이 모두 그대로 작동할 것입니다.
1. 간단한 CNN
이제 모델이 실행되면 wandb가 백그라운드에서 프로세스를 시작해 관련 지표를 저장하고 이를 wandb.com으로 스트리밍합니다. 이동하려면 https://app.wandb.ai/l2k2/keras-examples/runs/ovptynun/model 그리고 제 실행 결과를 확인해 보세요.
모델이 어떤 데이터에 레이블을 붙이고 있는지 정확히 확인할 수 있고, 손실과 정확도 곡선을 자동으로 볼 수 있습니다.
2. CIFAR-10의 ResNet
다음으로, 저는 포크했습니다 cifar10_resnet.py 그리고 동일하게 한 줄만 변경했습니다. 멋진 ResNet 시각화는 다음에서 확인할 수 있습니다 https://app.wandb.ai/l2k2/keras-examples/runs/ieqy2e9h/model
3. 시암쌍둥이 네트워크
다음으로 시암쌍둥이 네트워크 예제를 시도해 보았습니다. 여기서는 TensorFlow 그래프를 보고 싶을 수 있는데, 다행히 한 줄의 코드만으로 TensorBoard를 자동으로 계측하고 호스팅합니다. 이 실행은 다음에서 확인할 수 있습니다 https://app.wandb.ai/l2k2/keras-examples/runs/fsc63n6a?workspace=user-l2k2
이 계측 작업은 모델당 1분도 채 걸리지 않았고, 연산 오버헤드도 거의 없으며, 여러분이 다루는 어떤 Keras 모델에도 작동합니다. 더 많은 항목을 추적하고 싶다면, 그 한 줄을 다음으로 바꾸면 됩니다:
import wandbwandb.init(magic=True)
이 글이 여러분께 큰 도움이 되길 바랍니다!
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