[파이썬] Keras 생태계 및 연계 프로젝트

07 Sep 2023

Keras

소개

Keras는 딥러닝 모델을 쉽게 개발하고 훈련시킬 수 있는 고수준 신경망 API입니다. Keras는 Python 기반으로 작성되어 간편한 사용법과 확장성을 제공합니다. 본 블로그 포스트에서는 Keras의 생태계와 다른 프로젝트와의 연계에 대해 알아보겠습니다.

Keras의 생태계

Keras는 빠르게 성장하고 있는 딥러닝 생태계의 중심에 있습니다. Keras의 생태계에는 여러 확장 패키지와 라이브러리가 포함되어 있어, 사용자들은 다양한 기능과 도구를 활용할 수 있습니다.

Keras Applications

Keras Applications은 이미지 분류, 객체 감지, 얼굴 인식 등의 작업에 사용할 수 있는 사전 훈련된 딥러닝 모델을 제공하는 패키지입니다. Keras Applications를 사용하면 이미 훈련된 모델을 불러와서 성능을 빠르게 평가하거나 전이 학습을 수행할 수 있습니다.

from keras.applications import ResNet50

# ResNet50 모델 불러오기
model = ResNet50(weights='imagenet')

# 이미지 분류 예측 수행
predictions = model.predict(image)

Keras Tuner

Keras Tuner는 Keras 모델의 최적의 하이퍼파라미터를 자동으로 찾아주는 라이브러리입니다. Keras Tuner를 사용하면 사용자는 모델의 구조, 학습률, 드롭아웃 비율 등을 자동으로 조정하여 모델의 성능을 극대화할 수 있습니다.

from kerastuner.tuners import Hyperband

# Hyperband 튜너 설정
tuner = Hyperband(model,
                  objective='val_loss',
                  max_epochs=10,
                  hyperparameters=...)

# 하이퍼파라미터 탐색 실행
tuner.search(x_train, y_train,
             validation_data=(x_val, y_val))

# 최적의 모델과 하이퍼파라미터 출력
best_model = tuner.get_best_models(num_models=1)[0]
best_hyperparameters = tuner.get_best_hyperparameters(num_trials=1)[0]

TensorFlow Extended (TFX)

TensorFlow Extended (TFX)는 TensorFlow와 Keras를 기반으로 한 End-to-End 머신 러닝 플랫폼입니다. TFX를 사용하면 데이터 전처리, 모델 훈련, 모델 배포 등의 과정을 자동화할 수 있습니다. 이를 통해 실제 운영 환경에서의 머신 러닝 시스템을 구축하는데 필요한 작업을 효율적으로 처리할 수 있습니다.

Keras와 다른 프로젝트의 연계

Keras는 다른 딥러닝 프레임워크와의 연계를 위한 인터페이스를 제공합니다. 이를 통해 Keras를 사용하면서 다른 프로젝트와의 유연한 연동이 가능합니다.

Keras와 TensorFlow

Keras는 TensorFlow의 고수준 API로 작동하기 때문에 TensorFlow와 연계하여 사용할 수 있습니다. TensorFlow를 백엔드로 사용하는 Keras 모델은 TensorFlow API를 활용하여 학습, 추론, 배포 등을 수행할 수 있습니다.

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

# TensorFlow 백엔드로 Keras 모델 생성
model = keras.Sequential([...])

# TensorFlow를 사용하여 모델 학습
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=10)

# TensorFlow를 사용하여 모델 추론
predictions = model.predict(x_test)

# TensorFlow를 사용하여 모델 저장
tf.saved_model.save(model, 'saved_model')

Keras와 ONNX

ONNX는 오픈 표준이며 딥러닝 모델을 다른 프레임워크 사이에서 이동하고 공유하기 위한 포맷입니다. Keras 모델을 ONNX 포맷으로 변환하여 다른 프레임워크에서 사용할 수 있습니다.

import keras2onnx

# Keras 모델을 ONNX로 변환
onnx_model = keras2onnx.convert.from_keras_model(model)

# ONNX 모델을 파일로 저장
keras2onnx.save_model(onnx_model, 'model.onnx')

결론

Keras는 강력하면서도 사용자 친화적인 딥러닝 프레임워크입니다. Keras의 생태계와 다른 프로젝트와의 연계를 통해 사용자는 더욱 효과적이고 다양한 기능과 도구를 활용할 수 있습니다. 따라서 프로젝트를 개발하거나 연구를 수행할 때 Keras를 사용하는 것은 매우 유용한 선택입니다.