아마존에서 이번에는 딥러닝 관련된 모델을 오픈소스로 공개했습니다.
2016/05/13 Editor’s choice
amznlabs/amazon-dsstne
_amazon-dsstne - Deep Scalable Sparse Tensor Network Engine (DSSTNE) is an Amazon developed library for building Deep…_github.com
tensor network engine이 이름에 들어가는군요.
설치해 보기
3가지의 기본 설치 방법을 제공하고 있습니다.
- docker
- AWS
- dev install
보통은 빌드 툴과 docker 를 제공하고 마는데 역시 AWS를 이용한 방법을 쓰고 있습니다.
docker runtime으로는 10G 가 필요하다고 하는군요. 전철 안에서는 docker를 받아서는 안될거 같네요.
사용자 가이드
사용자 가이드는 Data Format으로 부터 시작합니다. NetCDF 포맷만 지원한다고 하며 그 형태는 다음과 같습니다.
Example1 Feature1:Feature2:Feature3
Example2 Feature5:Feature2:Feature4
Example3 Feature6:Feature7:Feature8
NetCDF
_NetCDF ( Network Common Data Form) is a set of software libraries and self-describing, machine-independent data formats…_en.wikipedia.org
데이타 포맷과 달리 레이어 포맷은 JSON을 통해 인풋 아웃풋이 결정됩니다
{
"Version" : 0.8,
"Name" : "2 Hidden Layer",
"Kind" : "FeedForward",
"ShuffleIndices" : false,
"ScaledMarginalCrossEntropy" : {
"oneTarget" : 1.0,
"zeroTarget" : 0.0,
"oneScale" : 1.0,
"zeroScale" : 1.0
},
"Layers" : \[
{ "Name" : "Input", "Kind" : "Input", "N" : "auto", "DataSet" : "input", "Sparse" : true },
{ "Name" : "Hidden1", "Kind" : "Hidden", "Type" : "FullyConnected", "Source" : "Input", "N" : 1024, "Activation" : "Relu", "Sparse" : false, "pDropout" : 0.5, "WeightInit" : { "Scheme" : "Gaussian", "Scale" : 0.01 } },
{ "Name" : "Hidden2", "Kind" : "Hidden", "Type" : "FullyConnected", "Source" : \["Hidden1"\], "N" : 1024, "Activation" : "Relu", "Sparse" : false, "pDropout" : 0.5, "WeightInit" : { "Scheme" : "Gaussian", "Scale" : 0.01 } },
{ "Name" : "Output", "Kind" : "Output", "Type" : "FullyConnected", "DataSet" : "output", "N" : "auto", "Activation" : "Sigmoid", "Sparse" : true , "WeightInit" : { "Scheme" : "Gaussian", "Scale" : 0.01, "Bias" : -10.2 }}
\],
"ErrorFunction" : "ScaledMarginalCrossEntropy"
}
필드를 보시면 아시겠지만 다른 여타 딥러닝 레이어 처럼
input, hidden layer, output 이렇게 세가지 중요한 factor들을 가지고 있습니다.
관련된 예제들도 같은 레파지토리들을 통해 확인해 볼 수 있습니다.
amznlabs/amazon-dsstne
_After you have followed setup we should be able to start neural network modeling using DSSTNE. As with any modeling we…_github.com
By Keen Dev on May 12, 2016.
Exported from Medium on May 31, 2017.
클래시 로얄 아이콘은 민망합니다.
여기서 10분을 기다릴 줄이야
이야…뭐지? 어쩌라고 어.
아 간단하다