에러메세지 2023-05-24 11:16:48.358780: I tensorflow/core/common_runtime/executor.cc:1197] [/device:CPU:0] (DEBUG INFO) Executor start aborting (this does not indicate an error and you can ignore this message): INVALID_ARGUMENT: You must feed a value for plats/split_2_grad/concat/split_2/split_dim' with dtype int32 [[{{node gradients/split_2_grad/concat/split_2/split_dim}}]] 2023-05-24 11:16:48.361971..
케라스(Keras)는 텐서플로우(Tensorflow)와 같은 머신러닝 & 딥러닝 엔진 위에 구축된 파이썬용 라이브러리입니다. 현재는 케라스가 텐서플로 프로젝트에 속해 있기 때문에 기본적인 엔진은 텐서플로로 인지하지만 예전에는 씨아노(Theano)를 위한 라이브러리 였습니다. 케라스의 구조 위 구조를 보면 텐서플로 밑에 CPU, GPU, TPU가 있고 위에 케라스가 있는데요. 이와 같이 텐서플로우가 실질적으로 하드웨어(Hardware)를 제어한다면, 케라스는 하드웨어를 제어하는 텐서플로를 제어한다 이해를 하면 될 것 같습니다. 텐서플로가 하드웨어를 얼마나 잘 컨트롤하고, 어떻게 하면 더 효율적이고 효과적인 딥러닝 엔진을 만들 것인지 고민을 하고 있다면, 케라스는 텐서플로우를 제어해서 개발자들이 보다 쉽게 ..
텐서플로 개념 텐서플로(Tensorflow)는 구글(Google)에서 만든 파이썬 기반의 오픈소스 딥러닝 및 머신러닝 플랫폼입니다. 초창기에는 신경망 기반이라 딥러닝 플랫폼으로 인식이 되었는데 머신러닝 알고리즘도 제공을 하기 때문에 딥러닝이 아니라 정확히는 머신러닝 플랫폼이라고 하는 것이 맞을 것 같네요. 텐서플로우는 넘파이(NumPy)와 비슷하게 엔지니어들과 연구자들이 텐서에 대한 수학적 표현을 적용할 수 있도록 하며 쉽게 머신러닝 모델을 만들 수 있도록 도와줍니다. 텐서플로의 장점 미분 가능한 어떤 표현식에서도 자동으로 그레디언트를 계산할 수 있으므로 머신러닝에 적합 CPU 뿐만 아니라 병렬화된 하드웨어 가속기인 GPU 및 TPU에서도 실행 가능 여러 머신에 분산 시킬 수 있음 텐서플로는 다른 런타임..
새로운 컴퓨터에 텐서플로우를 설치하고 케라스로 학습을 하는 도중 엄청 느리다는 사실을 깨달았다. 알고보니 아래와 같은 에러가 발생하고 있었다. 에러 로그 2020-12-09 15:06:03.690810: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:55] Could not load dynamic library 'cudnn64_7.dll'; dlerror: cudnn64_7.dll not found 2020-12-09 15:06:03.690901: W tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1598] Cannot dlopen some GPU libraries. Please make sure the..
텐서플로우를 최근에 업데이트(2.2)를 한 후 아래와 같이 에러가 발생하였다. ImportError: Traceback (most recent call last): File "C:\Users\user\anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow.py", line 58, in from tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import * File "C:\Users\user\anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py", line 28, in _pywrap_tensorflow_internal = swig_i..
텐서플로우(Tensorflow) + 케라스(Keras) 모델에서 Seq2Seq를 테스트 하는 중에 케라스에서 배포하는 소스에서 에러가 발생하였다. 7808/8000 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.4221 - accuracy: 0.8742 7872/8000 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.4222 - accuracy: 0.8742 7936/8000 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.4222 - accuracy: 0.8742 8000/8000 [==============================] - 33s 4ms/sa..
(python) E:\Project\steel\python>pip install tensorflow Collecting tensorflow Downloading tensorflow-2.1.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl (355.8 MB) |████████████████████████████████| 355.8 MB 22 kB/s Collecting tensorflow-estimator=2.1.0rc0 Downloading tensorflow_estimator-2.1.0-py2.py3-none-any.whl (448 kB) |████████████████████████████████| 448 kB 2.2 MB/s Collecting absl-py>=0.7.0 Downloading absl..
케라스(Keras)로 텐서플로우(Tensorflow)를 핸들링하는 부분에서 아래와 같은 에러가 발생하였다. AttributeError Traceback (most recent call last) in 1 # 인공신경망 모델링 ----> 2 model = keras.models.Sequential() 3 model.add(keras.layers.Dense(1, input_shape=(1,))) 4 model.compile('SGD', 'mse') C:\Anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\sequential.py in __init__(self, layers, name) 85 86 def __init__(self, layers=None, name=None): ---> 87..
에러 내용 Traceback (most recent call last): File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\client\session.py", line 1323, in _do_call return fn(*args) File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\client\session.py", line 1302, in _run_fn status, run_metadata) File "C:\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\errors_impl.py", line 473, in __exit__ c_api.TF_GetCode(se..