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Redhat Openshift AI 설치:
https://maru1000.tistory.com/96
Redhat Openshift AI
Redhat Openshift AI란? Red Hat OpenShift AI는 데이터 과학자 및 AI(인공 지능) 애플리케이션 개발자를 위한 플랫폼입니다. 완전히 지원되는 환경을 제공하므로 온프레미스 및/또는 퍼블릭 클라우드에서
maru1000.tistory.com
목표 : Redhat Openshift AI를 이용하여 TensorFlow 모델 실행 해보기
GPU 확인
Git Clone
https://github.com/rh-aiservices-bu/mnist-tensorflow-model
01-MNIST-Data-Exploration.ipynb를 진행합니다.
requirments에 있는 tensorflow 버전이 낮아서 그렇습니다. tensorflow version이 더 높으면 괜찮습니다.
진행하다 보면 6만개 행의 데이터가 있는 것을 알 수 있습니다.
loc 속성을 이용하여 NumPy 배열을 얻습니다
데이터를 5라고 인식하였습니다.
픽셀화 해서 보여달라고 요청합니다.
02-MNIST-Tensorflow.ipynb를 진행합니다.
데이터를 다시 로드합니다
같은 방식으로 features를 레이블로부터 분리합니다.
배열을 28x28x1로 재구성 합니다
모델을 생성합니다
모델의 처리속도와 정확성을 높이기 위해 해당 기능들을 추가합니다.
계속 진행 후 모델 컴파일을 진행합니다.
모델 컴파일이 완료 됬으면 학습을 시작합니다.
모델 테스트를 합니다. 정확도는 0.9825000166893005, 손실률은 0.05641164630651474 인걸 알수 있습니다.
나중에 모델을 재사용 하려면 save 합니다. HDF5 형식으로 모델을 save 합니다.
모델을 실행하여 Label과 일치하는지 확인합니다.
출처:
https://developers.redhat.com/learn/openshift-ai/how-create-tensorflow-model
How to create a TensorFlow model | Red Hat Developer
Set up options for your Jupyter notebook server, then explore the MNIST dataset to refine your data. Finally, you will learn how to implement frameworks,
developers.redhat.com
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