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혼자 만들면서 공부하는 딥러닝 3-3 Tensorflow Hub, Hugging Face | 전이 학습으로 피스타치오 이미지 분류하기 본문
혼자 만들면서 공부하는 딥러닝 3-3 Tensorflow Hub, Hugging Face | 전이 학습으로 피스타치오 이미지 분류하기
하고파 2025. 8. 8. 23:00서론
3-3장에서는 전이 학습에 대해 설명하고 있어요. 전이 학습에 대한 개념을 설명하기 전에 Tensorflow Hub, Hugging Face에 대해 알아봅니다.
텐서플로 허브 Tensorflow Hub
* 텐서플로 = 케라스의 백엔드 / 텐서플로 허브 = 모델 저장소 및 라이브러리
텐서플로 허브에서 원하는 모델을 가져다가 사용할 수 있습니다. 텐서플로 허브에 있던 모델을 이제는 캐글 모델에서 사용할 수 있고, 아래 링크에 들어가서 이용하면 돼요~
Find Pre-trained Models | Kaggle
Use and download pre-trained models for your machine learning projects.
www.kaggle.com
3-2장에서 배웠던 EfficientNet을 검색해서 사용해줍니다.
아래로 스크롤 내리면 나오는 Model Variations 섹터에 가서 b0-classification을 선택해주면 그 아래 Usage 섹터에서 이에 해당하는 샘플 코드를 불러올 수 있어요.
이 샘플 코드를 복사해서 코랩에 붙여넣어주면 바로 EfficientNet을 사용할 수 있습니다
EfficientNet으로 강아지 사진 분류하기
허깅페이스 Hugging Face
허깅페이스는 자연어 처리를 위한 트랜스포머스 라이브러리를 만든 회사로도 유명한데요, 허깅페이스는 텐서플로우 허브와 마찬가지로 모델 저장소로도 이용됩니다. 아래 링크에 들어가서 이용하면 돼요~
Hugging Face – The AI community building the future.
The Home of Machine Learning Create, discover and collaborate on ML better. We provide paid Compute and Enterprise solutions. We are building the foundation of ML tooling with the community.
huggingface.co
여기서도 똑같이 efficientnet-b0를 검색해서 모델을 불러와줍니다.
from transformers import pipeline
pipe = pipeline(task='image-classification', device=0,
model='google/efficientnet-b0')
pipe('images/dog.png')pipeline 함수를 이용해서 쉽게 모델을 불러와서 사용할 수 있어요. 수행하려는 작업을 task라는 매개변수에 지정해주면 됩니다. 또한 구글에서 제공하는 efficientnet-b0 모델을 사용해줄거라 위의 코드처럼 작성해주면 돼요:)
EfficientNet으로 강아지 사진 분류하기
결론
이렇게 텐서플로우 허브, 허깅페이스 - 두 가지 모델 저장소를 이용해서 EfficientNet 모델을 불러오고 강아지 사진을 분류해보는 작업을 수행했습니다. 다음 글에서는 전이학습에 대해 알아볼게요!
