핍 값 계산 방법

텐서플로우 즉시 실행 (TensorFlow Eager Execution)

상하이에서 얼마나 많이 사십니까?

각 플레이어만 허용됩니다. 처음 3 라운드에서 핸드당 8 구매. 라운드 9와 10 동안 각 플레이어는 핸드당 4번의 구매가 허용됩니다.

또한 5인용 러미에는 몇 개의 데크가 필요합니까?

XNUMX명, XNUMX명 또는 XNUMX명의 플레이어와 함께 Rummy를 플레이할 때 각 플레이어는 XNUMX장의 카드를 받습니다. XNUMX명의 플레이어와 플레이할 때 각 플레이어는 XNUMX장의 카드를 받습니다. XNUMX명 이상의 플레이어가 있는 경우 다음을 사용해야 합니다. 두 장의 카드 그리고 XNUMX장의 카드 손.

따라서 Rummy는 어떻게 구입합니까?

딜러는 왼쪽에 있는 플레이어부터 시작하여 한 번에 한 장의 카드를 뒤집어 놓습니다. 10명이 플레이하면 XNUMX인당 XNUMX장의 카드를 받습니다. XNUMX~XNUMX명이 플레이할 때 각각 XNUMX장의 카드를 받습니다. XNUMX~XNUMX장 플레이할 때 각각 XNUMX장의 카드를 받습니다. 나머지 카드는 테이블에 뒤집어 놓고 스톡을 형성합니다.

같은 방법으로 거짓 러미를 부르면 어떻게 될까요?

러미 규칙은 매우 기본적입니다. 당신은 당신의 손을 받고 3장의 카드 또는 3장의 카드를 내려놓아야 합니다. … 거짓 러미의 경우 나는 전에 이것에 대해 들어본 적이 없으며, 거짓 러미를 호출하면 버린 카드 더미에 있는 모든 카드를 가져와야 합니다..

러미 변형 및 선택적 규칙. 아래는 러미를 플레이할 때 가끔 사용되는 다양한 변형 및 선택적 규칙입니다. . "Rummy"를 선언한 플레이어는 다음 플레이어가 카드를 뽑아 자신의 턴을 시작하기 전에 그렇게 해야 합니다. 자신의 턴을 막 마친 플레이어는 자신의 버린 러미를 호출할 수 없습니다..

더미 속의 러미를 부를 수 있습니까?

또한 플레이어는 포인트가 버리는 더미에 버려지면 러미를 부를 수 있습니다.. 그러나 카드가 버린 더미에 있는 동안 포인트가 되면 러미를 호출할 수 없습니다.

러미에게 전화를 걸어도 될까요?

러미를 부르다은 무슨 뜻인가요?

"러미"를 부르며 - 외출에 필요한 폐기 – 플로팅 – 나가려면 플레이할 수 없는 폐기가 필요합니다. – 승리하려면 나가야 합니다.

500루미로 어떻게 나가나요?

점수가 +500에 도달하는 첫 번째 플레이어가 게임에서 승리합니다.. 두 명 이상의 플레이어가 한 손에 500에 도달하면 나가는 사람이 승자가 됩니다.

러미의 규칙은 무엇인가요?

얼굴 카드는 각각 10, 에이스는 각각 1, 다른 모든 카드는 핍 값을 계산합니다. 플레이어가 제거되면 "rummy"가됩니다. 모든 카드 이전에 카드를 내려 놓거나 정리하지 않고 한 번에 손에. 이 이벤트에서 다른 모든 플레이어는 두 배를 지불해야 합니다.

10단계에서 플레이 가능한 카드를 버릴 수 있습니까?

나가기 위해 플레이어는 기존 단계를 공격하고 공격에 사용할 수 없는 카드를 버리는 조합으로 모든 카드를 제거해야 합니다. … 외출하다, 플레이어는 손 전체를 버릴 수 있어야 합니다., 다른 단계를 버리거나 때립니다.

Rummy 500 카드의 가치는 무엇입니까?

모든 얼굴 카드는 10점의 가치가 있습니다.. 에이스는 "하이" 사용 시 15점으로 계산됩니다. 조커(와일드 카드로 사용)는 15점입니다. 다른 모든 카드(낮은 에이스 - 9)는 가치가 있습니다(예: 하트 6개는 6포인트 가치).

루미의 규칙은 무엇입니까?

플레이어는 모든 카드를 제거 이전에 카드를 내려 놓거나 정리하지 않고 한 번에 손을 뗍니다. 이 이벤트에서 다른 모든 플레이어는 두 배를 지불해야 합니다.

눕지 않았다면 러미에게 전화할 수 있습니까?

플레이어가 한 번에 모든 카드를 혼합할 수 있는 경우 자신의 차례에 "Rummy"라고 말하고 나갈 수 있습니다. 러미를 선언하려면, 플레이어는 핸드 중에 이전에 카드를 혼합하거나 정리한 적이 없어야 합니다..

게시판에서 러미를 부르면 어떻게 되나요?

이 경우 호출자는 카드를 가져 와서 놓아두고 득점한 다음 플레이할 차례가 된 사람과 게임을 계속합니다.. 이 버전에서는 묻힌 카드를 정리할 수 있을 때 "더미에" 러미를 부르지 않습니다. 일부는 Rummy의 호출을 전혀 허용하지 않습니다.

러미와 진 러미의 차이점은 무엇입니까?

Rummy와 다른 점: Gin Rummy의 규칙은 Rummy의 규칙과 유사합니다. 주요 차이점은 플레이어는 라운드를 끝낼 준비가 될 때까지 세트와 런을 내려놓지 않습니다.. 상대 플레이어가 손에 유효한 런이나 세트를 가지고 있으면 점수로 계산되지 않습니다.

러미 사람이란 무엇입니까?

술을 마시는 사람 (특히 초과) 형용사. 일반적이거나 예상되는 것 이상 또는 일탈. 동의어: 이상한, 웃긴, 이상한, 이상한, 이상한, 럼주, 이상한 이상한, 특이한. 확실히 평범하지 않고 예상치 못한 것; 약간 이상하거나 조금 이상합니다.

Rummy에서 에이스는 15의 가치가 있습니까?

카드 조합 값: 런에서 15개의 에이스는 각각 XNUMX점의 가치가 있습니다. 또는 총 45점. Jack, Queen, King의 런은 총 15점입니다. 에이스, 2, 3 카드의 실행은 총 15점의 가치가 있습니다.

진과 진 러미의 차이점은 무엇입니까?

이 기사에서는 러미와 진 러미의 차이점과 두 게임을 모두 플레이하는 방법에 대해 설명합니다.
.
러미와 진 러미의 차이점은 무엇입니까?

러미	진 러미
시계 방향 회전은 카드를 선택하고 종종 딜러가 한 명뿐인 온라인 게임을 합니다.	카드 값이 가장 낮은 플레이어가 다음 딜러가 됩니다.

10단계에서 건너뛸 수 있나요?

스킵 카드는 페이즈의 일부로 사용할 수 없습니다., 버린 더미에서 가져올 수 없습니다. 딜러가 스킵 카드로 버리기 더미를 시작하면 첫 번째 플레이어는 건너뜁니다. 건너뛰기 카드를 사용하려면 손에서 카드 더미를 버리십시오.

10단계에서 버리는 것이 없으면 어떻게 됩니까?

외출의 변형은 플레이어가 카드를 뽑은 다음 손에 있는 모든 카드를 플레이하는 것 버리지 않고. 이것은 "플로팅"으로 나가는 것으로 알려져 있습니다.

10단계에서 몇 번이나 건너뛸 수 있나요?

"건너뛰기" 카드는 버린 더미에서 절대 가져올 수 없습니다. "라운드"당 각 플레이어에 대해 핍 값 계산 방법 핍 값 계산 방법 하나의 "건너뛰기" 카드만 사용할 수 있습니다.. 누군가 건너 뛰면 "라운드"가 테이블 주위에 한 번 있습니다. 딜러가 "건너뛰기" 카드로 폐기 더미를 시작하면 첫 번째 플레이어의 첫 번째 턴이 자동으로 건너뜁니다.

핍 카드의 가치는 무엇입니까?

일반적으로 카드의 핍 값은 카드에 인쇄된 핍 수와 같습니다.. 그러나 에이스는 덱에서 가장 높거나 핍 값 계산 방법 낮은 카드일 수 있습니다. 일부 게임에서 얼굴 카드는 모두 핍 값이 10입니다. 다른 경우에는 Jack은 11, Queen은 12, King은 13입니다.

매번 Rummy 500을 얻는 방법은 무엇입니까?

Easy 500 러미 전략 및 팁

#1 손 설정. …
#2 당신의 멜드를 내려놓으세요. …
#3 모든 상대의 움직임에 주의하십시오. …
#4 Deadwood를 최소화합니다. …
#5 조커를 중요하게 생각합니다. …
# 6 Meld와 사랑에 빠지지 마십시오. …
#7 중간 가치 카드를 확보하십시오.

마지막 업데이트: 4일 전 – 작성자: 20 – 기여자: 17 – 참고 문헌 : 21 인터뷰 및 게시물; 10 비디오.

ONE PIP - 한국어 뜻 - 한국어 번역

swap pip value profit and cTrader commission in one place and find out exactly how your trading is going.

예를 들면 당신이 6개의 주사위 점을 얻고 싶은 경우에 당신은 다만 1개의 주사위 점의 아래 직면할 필요가 있고 그것을 그 후에 가볍게 알기 위하여 수은은 하나의 측으로 움직일 것입니다.

If you take a one lot EUR/USD position with a 100 pips stop loss then if it hits the stop loss you will lose $1000 because EUR/USD pip value is about $10

Pips의 스톱 로스가있는 EUR / USD 포지션을 1 개 가져 가면 스톱 로스에 부딪 히면 EUR / USD 핍 값이 약 $ 10이므로 100 pips는 $ 1000을 의미하므로 $ 1000을 잃게됩니다.

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핍 값 계산 방법

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텐서플로우 즉시 실행 (TensorFlow Eager Execution)

텐서플로우의 즉시 실행 (Eager execution)은 그래프 생성 없이 연산을 즉시 실행하는 명령형 프로그래밍 환경을 뜻합니다. 각 연산들은 나중에 실행할 계산 그래프를 만드는 것이 아니라, 실제 값이 반환됩니다. 이를 통해 텐서플로우를 좀더 쉽게 시작할 수 있고, 모델을 디버그 할 수 있습니다. 또한 불필요한 상용구도 줄여줍니다. 이 가이드를 따라하기 위해, 아래 코드를 대화형 python 인터프리터를 통해 실행해보세요.

즉시 실행 (eager execution)은 연구와 실험을 위해 다음을 제공하는 유연한 기계학습 플랫폼입니다:

직관적인 인터페이스—사용자 코드를 자연스럽게 구조화 하고, 파이썬 데이터 구조를 사용합니다. 작은 모델과 작은 데이터에 대해서도 빠르게 반복수행 가능합니다.
쉬운 디버깅—실행중인 모델을 검사하거나 변화사항을 평가할 때 연산들을 직접 호출할 수 있습니다.
자연스러운 흐름 제어—동적 모델의 명세를 단순화 시켜, 그래프 흐름 제어 대신 파이썬 흐름 제어를 사용할 수 있습니다.

즉시 실행 (eager execution)은 텐서플로우의 대부분 연산 및 GPU 가속화를 지원합니다. 즉시 실행 (eager execution)이 동작하는 예제들은 다음 링크에서 확인해보세요: tensorflow/contrib/eager/python/examples.

주의: 몇몇 모델들은 즉시 실행 (eager execution)을 수행하기 위해 오버헤드가 증가할 수 있습니다. 성능 개선은 계속 진행중이며, 만약 문제점을 발견하거나 사용자 벤치마크 공유를 원한다면 버그 보고하기 를 이용해주세요.

설정 및 기본 사용법 (Setup and Basic Usage)

가장 최신 버전의 텐서플로우로 업그레이드 하세요:

즉시 실행 (eager execution)을 시작하기 위해서, tf.enable_eager_execution() 구문을 프로그램이나 콘솔세션 제일 첫 부분에 추가하세요. 프로그램을 호출하는 다른 모듈에 이 연산을 추가하지 마세요.

이제 사용자는 텐서플로우 연산을 실행할 수 있고, 결과를 즉시 확인할 수 있습니다:

즉시 실행 (eager execution)을 활성화하여 텐서플로우 연산이 즉시 실행되어 파이썬에게 그 값을 반환하여 줄수있도록 동작을 바꾸게 됩니다. tf.Tensor 객체는 계산 그래프의 노드에 대한 심볼릭 핸들 대신 실제 값을 참조합니다. 세션에서 생성하고 이후 실행할 계산 그래프가 없기 때문에, print() 구문이나 디버거를 이용하여 결과를 확인하는 것은 굉장히 쉬워졌습니다. 텐서 값을 평가, 출력 및 확인하는 것은 경사도 (gradients)를 계산하는 흐름을 방해하지 않습니다.

즉시 실행 (eager execution)은 NumPy와 호환성이 매우 뛰어납니다. NumPy 연산은 tf.Tensor 를 인자로 받습니다. 텐서플로우 수학 연산은 파이썬 객체와 NumPy 배열을 tf.Tensor 객체로 변환합니다. tf.Tensor.numpy 함수는 객체의 값을 NumPy ndarray 형태로 반환합니다.

tfe 모듈은 즉시 실행 모드와 그래프 실행 모드 양쪽다 동작하는 다양한 기능들을 포함하고 있습니다. 이 방식은 [그래프로 동작하기](#그래프로 동작하기)에서 찾아 볼 수 있습니다:

동적 흐름 제어 (Dynamic control flow)

즉시 실행 (eager execution)의 가장 큰 장점은 모델이 실행될 때, 호스트 언어의 모든 기능들을 활용할 수 있다는 점입니다. 예를 들어, fizzbuzz 같은 코드를 쉽게 작성할 수 있습니다:

위 예제는 텐서의 값에 따라 달라지게 되며, 런타임에서 각 값들을 출력 할 수 있습니다.

모델 작성 (Build a model)

많은 기계 학습 모델들은 레이어를 조합하는 것으로 표현되고 있습니다. 텐서플로우의 즉시 실행 기능과 함께 사용자는 본인만의 레이어를 작성하거나 tf.keras.layers 패키지에서 제공되는 레이어를 활용 할 수 있습니다.

사용자가 레이어를 표현하기 위해 파이썬 객체를 사용할 때, 텐서플로우는 간편하게 tf.keras.layers.Layer 를 base 클래스로 제공합니다. 사용자만의 레이어를 만들기 위해 다음과 같이 상속받아서 사용할 수 있습니다:

위에서 작성한 MySimpleLayer 대신 tf.keras.layers.Dense 레이어를 사용해보면, 기능적인 면에서 더 상위 개념을 포함합니다 (bias를 추가할 수 있습니다).

레이어를 조합하여 모델을 만들고자 할 때, 사용자는 tf.keras.Sequential 사용하여 레이어의 선형적인 스택 구조를 표현 할 수 있습니다. 기본적인 모델을 위해 쉽게 사용할 수 있습니다:

반면, tf.keras.Model 로 부터 상속받은 클래스를 이용하여 모델을 구성할 수 있습니다. 이는 레이어 자체로 구성된 레이어들을 담는 컨테이너이며, tf.keras.Model 객체는 다른 tf.keras.Model 객체들을 포함할 수 있습니다.

처음 입력이 레이어에 인자값들로 주어지면서 설정되기 때문에, tf.keras.Model 클래스를 위해 입력 shape을 따로 설정 할 필요가 없습니다.

tf.keras.layers 클래스는 레이어 객체와 함께 연결된 자체 모델 변수를 생성하고 포함합니다. 레이어 변수를 공유하기 위해서는 그 객체 자체를 공유합니다.

즉시 학습 (Eager training)

경사 계산하기 (Computing gradients)

자동 미분법 (Automatic Differentiation)은 다양한 기계 학습 알고리즘을 구현할 때 아주 유용합니다. (예, 신경망 학습을 위한 역전파 (backpropagation)). 즉시 실행 (eager execution)이 수행되는 동안, tfe.GradientTape 를 이용하여 나중에 경사도 계산을 수행할 연산을 추적할 수 있습니다.

tfe.GradientTape 는 추적하지 않고 최상의 성능을 제공하기 위한 기본 기능입니다. 다른 연산들이 서로 다른 호출에 의해 발생 할 경우, 모든 전방향 연산들은 "테이프"에 기록됩니다. 경사를 계산하기 위해서 테이프를 뒤로 감아서 재생하고, 끝나면 폐기시킵니다. 하나의 tfe.GradientTape 는 단 하나의 경사만 계산 가능하며, 그 다음 호출은 런타임 에러를 발생시킵니다.

tfe.GradientTape 를 이용하여 전방향 연산들을 기록하여, 간단한 모델을 학습하는 예제가 있습니다:

결과 (수치는 달라질 수 있습니다):

tfe.GradientTape 를 재생하여 경사를 계산할 수 있으며, 학습 루프에서 적용 할 수 있습니다. 아래는 mnist_eager.py에서 발췌한 예제입니다:

다음 예제는 기본적인 MNIST handwritten digits을 분류하는 다층 모델을 만드는 것입니다. 이를 통해 즉시 실행 환경 (eager execution environment)에서 학습가능한 그래프를 만들기 위해 optimizer와 layer API를 활용해보도록 하겠습니다.

모델 학습하기 (Train a model)

즉시 실행 (eager execution) 모드에서는 학습과정 없이도, 모델을 호출하여 결과를 확인 할 수 있습니다:

이 예제는 핍 값 계산 방법 TensorFlow MNIST example의 dataset.py 모듈을 사용합니다. 이 파일을 사용자의 로컬 경로로 다운 받으세요. 아래 코드를 실행하여 MNIST 데이터 파일을 사용자 작업 경로로 다운로드 하고, 학습을 진행하기 위해 tf.data.Dataset 로 준비하세요:

모델을 학습하기 위해, 최적화 시키기 위한 loss 함수를 정의하고 경사를 계산합니다. optimizer 를 사용하여 변수들을 갱신하세요:

결과 (수치는 달라질 수 있습니다):

빠른 학습을 위해, 계산을 GPU로 옮깁니다:

변수와 최적화 (Variables and optimizers)

tfe.Variable 객체는 변화가능한 tf.Tensor 값을 저장하며, 학습이 진행되는 동안 접근되며 자동으로 쉽게 미분 가능하도록 합니다. 모델의 파라미터는 변수로 클래스 내에서 캡슐화 될 수 있습니다.

더 나은 모델 파라미터의 캡슐화 방법은 tfe.Variable 에서 tfe.핍 값 계산 방법 핍 값 계산 방법 GradientTape 를 이용하는 방식입니다. 예를 들어, 위의 자동 미분의 예제는 다음과 같이 재작성될 수 있습니다:

결과 (수치는 달라질 수 있습니다):

상태 확인을 위해 객체를 사용해보자 (Use objects for state during eager execution)

그래프 실행 모드에서 (변수들과 같은) 프로그램 상태는 전역적으로 수집되어 저장되었으며, 생명 주기는 tf.Session 에 의해 관리되었습니다. 반면, 즉시 실행 (eager execution)에서는 상태를 나타내는 객체들의 생명 주기는 해당하는 파이썬 객체에 따라 결정됩니다.

변수는 객체 (Variables are objects)

즉시 실행 (eager execution) 모드에서는 변수는 객체의 마지막 참조가 사라지기 전까지 존재하며, 참조가 사라지고 나면 삭제됩니다.

객체 기반 저장 (Object-based saving)

tfe.Checkpoint 는 tfe.Variable 들을 체크포인트로부터 불러오고 저장할 수 있습니다:

모델을 저장하고 불러오기 위해서, 숨겨진 변수들 없이도 tfe.Checkpoint 는 객체의 내부적인 상태를 저장합니다. model , optimizer , 전역 스텝을 기록하기 위해서, 간단히 모두 tfe.Checkpoint 에 전달하면 됩니다:

객체 지향 지표 (Object-oriented metrics)

tfe.metrics 는 객체 처럼 저장됩니다. 호출하는 형태로 새 값을 지표에 전달하여 업데이트 가능하고, 결과값은 tfe.metrics.result 를 통해 반환할 수 있습니다. 예를 들어:

Summaries and TensorBoard

TensorBoard는 모델 학습과정을 이해하고, 디버깅하고, 최적화하기 위한 가시화 도구입니다. 프로그램이 실행되는 동안 특정 이벤트들을 요약하는데 사용되죠.

tf.contrib.summary 는 즉시 실행 (eager execution)과 그래프 실행 (graph execution) 환경 모두 호환됩니다. tf.contrib.summary.scalar 같은 요약 연산은 모델 제작과정에서 삽입됩니다. 예를 들어 매 100번 전역 스텝마다 요약을 기록하고 싶다면,

자동 미분 관련 고난이도 주제들 (Advanced automatic differentiation topics)

동적 모델 (Dynamic models)

tfe.GradientTape 는 동적 모델에도 사용 가능합니다. 이 예제는 backtracking line search 알고리즘은 일반적인 NumPy 코드처럼 보이지만, 경사가 포함되어 있고 미분가능하고 복잡한 흐름을 제어해야 합니다:

경사 계산을 위한 추가 기능 (Additional functions to compute gradients)

tfe.GradientTape 는 경사를 계산하기 위해 강력한 인터페이스 이지만, 자동 미분을 위한 Autograd-스타일의 API도 있습니다. 이 함수는 tfe.Variables 없이 오직 tensor와 경사 함수로만 수식을 작성할 때 유용합니다:

tfe.gradients_function — 입력 함수의 인자에 대해 미분을 계산하는 함수를 반환한다. 입력 합수는 반드시 스칼라 값을 반환한다. 반환되는 함수가 호출될 때, tf.Tensor 객체의 리스트를 반환한다. 하나의 원소들은 입력 함수에 대한 인자를 뜻한다. 관심대상이 무엇이던 모두 함수 파라미터로 전달되어야 하며, 만약 많은 학습 가능한 파라미터들에 의존성이 있다면 굉장히 다루기 까다로워진다.
tfe.value_and_gradients_function — tfe.gradients_function 과 유사하지만, 반환되는 함수가 호출될 때, 리스트에 존재하는 입력함수의 미분과 더불어 입력함수의 값도 반환한다.
Similar to tfe.gradients_function , but when the returned function is invoked, it returns the value from the input function in addition to the list of derivatives of the input function with respect to its arguments.

아래 예제에서, tfe.gradients_function 은 square 함수를 인자로 받고, square 의 입력에 핍 값 계산 방법 대한 편미분을 계산하는 함수를 반환합니다. square 이 3 일때 미분을 계산하면, grad(3.0) 는 6 을 반환합니다.

맞춤형 경사 (Custom gradients)

맞춤형 경사 (custom gradients)는 즉시 실행 (eager execution)과 그래프 실행 (graph execution)에서 경사를 오버라이드 (override)하는 가장 쉬운 방법입니다. 전방 함수에서 입력, 출력, 중간 결과에 대한 경사를 정의합니다. 예를 들어 역방향 패스에 대해 clip_gradient_by_norm을 구현하기 가장 쉬운 방법은 다음과 같습니다:

맞춤형 경사는 보통 연속적인 연산들의 수치적으로 안정된 경사를 구하기 위해 사용됩니다:

여기서, log1pexp 함수는 분석적으로 맞춤형 경사로 단순화 시킬 수 있습니다. 아래 구현은 전방향으로 계산될 때 불필요한 계산을 제거함으로서 더 효율적으로 변경된 tf.exp(x) 의 값을 재사용합니다:

즉시 실행 (eager execution) 동안, 계산과정은 자동적으로 GPU와 분리됩니다. 만약 사용자가 tf.device('/gpu:0') 나 (동일한 CPU 환경)에 포함시켜 동작하길 원한다면:

결과 (수치는 달라질 수 있습니다):

tf.Tensor 객체는 다른 장비에 복사되어 해당 연산을 실행하도록 할 수 있습니다:

ResNet50과 같이 무거운 모델을 계산할 경우, GPU 상에서 학습할 때, 즉시 실행 (eager execution)의 성능은 그래프 실행 (graph execution)과 비슷합니다. 하지만 적은 계산을 포함한 모델에 대해서는 그 격차가 커집니다. 그리고 수 많은 작은 연산들로 구성된 모델의 hot code path를 최적화 하는 일이 이루어져야 합니다.

그래프와 함께 하기 (Work with graphs)

즉시 실행 (eager execution)이 개발과 디버깅에 있어서 사용자에게 더 많은 상호작용을 가능하게 한다면, 그래프 실행 (graph execution)은 분산 학습, 성능 최적화, 상업화를 고려한 모델 배포 등의 장점을 지닙니다. 하지만 그래프 코드를 작성하는 것은 일반적인 파이썬 코드를 작성하는 것보다 훨씬 어렵게 느껴지고, 디버그 하기도 더욱 어렵습니다.

그래프로 제작된 모델을 만들고, 학습시키기 위해, 파이썬 프로그램은 계산 과정을 그래프 표현으로 생성합니다. 그 다음 Session.run 을 호출하여 그래프를 전달하고 C++기반 런타임에서 실행하도록 합니다. 이 과정을 통해서:

정적 autodiff를 이용하여 자동 미분 가능.
플랫폼과 독립적인 서버에 간단히 배포 가능.
그래프 기반 최적화 도구들 (common subexpression elimination, constant-folding)
Compilation and kernel fusion.
자동 분산화 및 모델 복제 가능 (그래프의 노드를 분산 시스템에 나눠서 할당 할 수 있습니다)

즉시 실행 (eager execution)으로 작성된 모델을 배포하는 것은 상대적으로 더 어렵습니다: 모델로 부터 그래프를 생성하거나, 파이썬 런타임이 실행되고 코드가 직접 서버에 상주하는 것입니다.

호환성 있는 코드 작성 (Write compatible code)

즉시 실행 (eager execution)을 위해 같은 코드가 작성되었다면, 그래프 실행 동안 그래프가 생성됩니다. 단순히 동일한 코드를 즉시 실행 (eager execution)을 활성화 시키지 않은 새로운 파이썬 세션에서 실행시키기만 하면 됩니다.

대부분의 TensorFlow 연산들은 즉시 실행 (eager execution)에 대해 동작하지만, 아래 사항들을 명심하길 바랍니다:

입력 처리를 위해 queue 대신에 tf.data 를 사용하세요. 더 빠르고 쉽습니다.
tf.keras.layers 과 tf.keras.Model 같은 객체 지향 레이어 API를 사용하세요.—이들은 명시적으로 변수들로 저장됩니다.
많은 모델 코드들은 즉시 실행 모드와 그래프 실행 모두 같이 동작합니다. 다만 예외사항은 존재합니다. (예를 들어, 입력에 따라 계산이 변경되는 파이썬 흐름 제어를 사용하는 동적 모델의 경우.)
한번 tf.enable_eager_execution 를 이용하여 즉시 실행 (eager execution)이 활성화 되었다면, 끄는 방법이 없습니다. 새로운 파이썬 세션을 시작하면 그래프 실행 모드로 돌아오게 됩니다.

즉시 실행 (eager execution)과 그래프 실행 (graph execution) 모두를 위한 코드를 작성하는게 최고의 방법입니다. 이 가이드를 통해 즉시 실행의 상호작용을 통한 과정과 디버그 가능성 뿐만 아니라, 그래프 실행을 통한 분산 성능을 얻을 수 있을 것이다.

즉시 실행 (eager execution)을 통해 코드를 작성하고 디버그 하고 반복적으로 수행해보고, 모델 그래프를 불러와서 제품 레벨에서 배포하도록 하세요. tfe.Checkpoint 를 사용하여 모델 변수들을 저장하고 불러올 수 있습니다. 이를 통해 즉시 실행 (eager execution) 환경과 그래프 실행 (graph execution) 환경을 넘나들 수 있습니다.

그래프 환경에서 즉시 실행 사용하기 (Use eager execution in a graph environment)

TensorFlow 그래프 환경에서 tfe.py_func 를 이용하여 선택적으로 즉시 실행 (eager execuution)을 활성화 시키세요. 하지만 tf.enable_eager_execution() 이 호출되지 않았을 때만 사용가능 합니다.

Clustering

K-Means_example

(출처: tcpschool.com)

*K-Means Clustering 과정:

K의 값을 정한다 (몇 개의 Cluster로 나눌 것인지)
데이터셋에서 임의로 K개의 중심점을 선택.
각 점을 K개의 중심점 중 가장 가까운 점이 속한 Cluster로 assign.
각 그룹에 속하는 점들의 평균값을 새로운 중심점으로 함.
색이 변하는 점이 없을 때까지 3, 4번을 계속 반복.

scikit-learn으로 구현

1. 데이터 준비

a	b
0	8.66962	-2.95918
1	-10.3818	0.959058
2	9.45125	-2.50409
3	-4.03838	-9.18607
4	10.9778	-2.85563

K-Means_data

2. Clustering

n_clusters: 몇 개의 cluster로 나눌 것인지 설정 (K)

init: initialization 방법. k-means++ , random , 혹은 직접 array 형태로 지정
- default는 k-means++. 맨 처음 중심점을 보다 전략적으로 배치하는 방식.
  - 우선 데이터포인트 1개를 첫번째 중심점으로 선택하고, 이와 최대한 먼 곳에 있는 데이터포인트를 다음 중심점으로 선택, …
  - 맨 처음 중심점들이 서로 근접하게 위치하는 것을 방지해주기 때문에 단순히 random하게 고르는 것보다 더 최적의, 효율적인 clustering이 가능하다
  - inertia: 클러스터 내 오차제곱합. Sum of squared distances of samples to their closest cluster center.
  - clusters = model.fit_predict(X) 라고 하면 fit과 predict를 동시에 할 수 있음. (clustering은 사실 fit과 predict가 하나의 과정이라서)
  3. Clustering 결과 확인
  
  a b cluster
  
  0 8.66962 -2.95918 0
  
  1 -10.3818 0.959058 1
  
  2 9.45125 -2.50409 0
  
  3 -4.03838 -9.18607 2
  
  4 10.9778 -2.85563 0
  
  최적의 K값 찾기
  - make_blobs로 만든 예시 데이터의 경우, 사전에 3개의 분류임을 알고 있었기에 K=3으로 지정해서 진행했지만, 보통은 몇 개의 cluster로 나눠야 할 지 쉽게 알 수 없다.
  - 2차원인 경우, 시각화해서 눈으로 판단하는 것도 가능하지만, 보통의 데이터는 3차원 이상이기에. 아래 방식들을 사용하면 좋음!
  1. Elbow 방식
  - K값을 1부터 차례로 넣어보면서, 각 결과의 inertia(클러스터 내 오차제곱합)를 구한다
  - K값에 따른 inertia의 변화를 보고, 그래프의 팔꿈치 부분에 해당하는 지점을 K값으로 선택 (intertia가 감소하는 정도가 낮아지는 지점)
  - ※ inertia는 cluster 수가 증가할 수록 감소함. (trade-off 관계.)
  2. Silhouette Score (Silhouette Coefficient)
  - $ \frac
    $로 계산
    - a: 특정한 sample i로부터 같은 Class에 속한 다른 점들까지의 평균 거리 (mean intra-cluster distance)
    - b: 특정한 sample i로부터 가장 가까운 옆 Class에 속한 점들까지의 평균 거리 (mean nearest-cluster distance)
    3. CH Index (Calinski-Harabasz Index)
    - 잘 분류된 클러스터는 (1) 내부의 점들끼리 compact하게 모여 있고, (2) 나머지 cluster로부터는 멀리 떨어져있어야 한다는 점에 착안한 Index
    - $ \frac* \frac$로 계산
      
      BCV: Between-Cluster Variation: 서로 다른 클러스터끼리 얼마나 떨어져있는지. – 클수록 좋음
      
      WCV: Within-Vluster Variation: 서로 같은 클러스터에 있는 점끼리 얼마나 떨어져있는지. – 작을수록 좋음
      
      k: # of clusters
      
      n: # of datapoints
      
      최적의 K값 찾기: yellowbrick
      
      *yellowbrick: machine learning visualization library (https://www.scikit-yb.org/en/latest/)
      
      최적의 cluster를 자동으로 찾아주고, clustering에 걸리는 시간 등도 간편하게 시각화할 수 있어서 편리하다
      
      1. Elbow Method
      
      2. Silhouette Score
      
      3. CH Index
      
      Hierarchical Clustering
      
      기본 개념
      
      K Means와 달리, 중심을 먼저 잡고 시작하는 게 아니라, 일단 모든 벡터의 거리를 다 계산 → 거리가 가장 짧은 것끼리 핍 값 계산 방법 차근차근 묶어나감. (그룹의 수를 사전에 정하지 않음)
      
      계속 연결해나가서 하나의 완벽한 cluster로 묶일 때까지 묶는 작업을 계속함
      
      Dendrogram 보고 cluster 개수를 얼마 정도로 할 지 고려해서 적당히 잘라줌
      
      *Cluster 간 거리를 계산하는 법: (※ 데이터포인트 간의 거리는 Euclidean이나 Cosign 방식 등으로 계산)
      
      Single: 각 클러스터를 구성하는 데이터포인트 중 가장 가까운 데이터포인트 간의 거리로 계산
      
      Complete: 각 클러스터를 구성하는 데이터포인트 중 가장 먼 데이터포인트 간의 거리로 계산
      
      Average: 각 클러스터를 구성하는 데이터포인트들의 평균점 간의 거리로 계산
      
      Ward: 두 개의 클러스터가 합쳐졌을 때의 데이터포인트들이 갖는 분산 (오차제곱합)이 가장 작은 클러스터끼리 묶어주는 방식
      
      ※ 4개의 linkage type은 데이터셋의 분포에 따라 결과가 상이하므로, 데이터셋에 따라 적절히 선택
      
      Dendrogram 그려보기
      
      1. 데이터 준비
      
      sepal length (cm) sepal width (cm) petal length (cm) petal width (cm)
      
      0 5.1 3.5 1.4 0.2
      
      1 4.9 3 1.4 0.2
      
      2 4.7 3.2 1.3 0.2
      
      3 4.6 3.1 1.5 0.2
      
      4 5 3.6 1.4 0.2
      
      2. Dendrogram 그려보기
      
      Scipy 활용
      
      어떻게 묶일지 시뮬레이션 + 몇 개 Cluster로 나눌지 고민
      
      어떤 linkage type을 쓰면 좋을지, 몇 개의 Cluster를 쓰면 좋을지 고민
      
      single로 묶는다면 2개의 cluster로, ward로 묶는다면 2-3개의 cluster로 묶는 게 좋을 것 같다고 판단
      
      complete나 average 방식도 구현해보고 비교해보면 좋음
      
      scikit-learn으로 구현
      
      3. Clustering
      
      affinity: 데이터포인트 간의 거리를 어떻게 계산할지 결정. euclidean, cosine, l1, l2, manhattan 중에 고를 수 있으며, default는 euclidean.
      
      linkage=’ward’로 하려면 euclidean밖에 선택할 수 없음
      
      4. Clustering 결과 구현
      
      sepal length (cm) sepal width (cm) petal length (cm) petal width (cm) cluster
      
      0 5.1 3.5 1.4 0.2 1
      
      1 4.9 3 1.4 0.2 1
      
      2 4.7 3.2 1.3 0.2 1
      
      3 4.6 3.1 1.5 0.2 1
      
      4 5 3.6 1.4 0.2 1
      
      +) pairplot으로 clustering이 잘 되었나 살펴보기
      
      최적의 K값 찾기: yellowbrick
      
      마찬가지로, iris data처럼 cluster 수를 알고 있는 상황이 아니라면, 아래와 같은 방식들을 사용해 최적의 K값을 찾아보고 clustering을 구현하는 것이 좋다
      
      1. Elbow Method
      
      2. Silhouette Score
      
      3. CH Index
      
      대체로 2-3개의 cluster로 나누는 것이 좋다는 결론 (사실 iris data에서 virginica와 versicolor는 꽤 유사하기 때문)
      
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      Parallel Run Config 클래스
      
      문제 해결 가이드는 https://aka.ms/prstsg를 참조하세요. 이 문서에서 더 많은 참고 자료를 찾을 수 있습니다.
      
      매개 변수
      
      Python 환경을 구성하는 환경 정의입니다. 기존 Python 환경을 사용하거나 실험을 위한 임시 환경을 설정하도록 구성할 수 있습니다. 환경 정의는 conda 또는 pip 패키지와 같은 필수 애플리케이션 종속성을 정의합니다.
      
      여러 노드에서 병렬로 실행될 사용자 스크립트입니다. 이는 로컬 파일 경로로 지정됩니다. source_directory 가 지정되면 entry_script 는 디렉터리 내의 상대 경로입니다. 지정되지 않으면 머신에서 액세스할 수 있는 모든 경로가 가능합니다. entry_script는 다음과 같은 두 가지 함수를 포함해야 합니다. init() : 이 함수는 후속 유추를 위해 비용이 많이 드는 준비 또는 일반적인 준비에 사용해야 합니다. 모델을 역직렬화하고 전역 개체로 로드하는 것을 예로 들 수 있습니다. run(mini_batch) : 병렬 처리할 메서드입니다. 각 호출에는 하나의 미니 일괄 처리가 있습니다. ‘mini_batch’: 핍 값 계산 방법 핍 값 계산 방법 핍 값 계산 방법 일괄 처리 유추는 run 메서드를 호출하고 목록 또는 Pandas 데이터 프레임을 메서드에 인수로 전달합니다. min_batch의 각 항목은 입력이 FileDataset이면 filepath이고, 입력이 TabularDataset이면 Pandas 데이터 프레임입니다. run() 메서드는 Pandas 데이터 프레임 또는 배열을 반환해야 합니다. append_row output_action의 경우 반환되는 요소가 공통 출력 파일에 추가됩니다. summary_only의 경우 요소의 내용이 무시됩니다. 모든 출력 작업의 경우 반환되는 각 출력 요소는 입력 미니 일괄 처리의 입력 요소에 대한 성공적인 유추 하나를 나타냅니다. 각 병렬 작업자 프로세스는 init를 한 번 호출한 다음, 모든 미니 일괄 처리가 처리될 때까지 run 함수를 반복합니다.
      
      처리 중에 무시해야 하는 FileDataset에 대한 TabularDataset 및 파일 오류에 대한 레코드 실패 횟수입니다. 오류 수가 이 값을 초과하면 작업이 중단됩니다. 오류 임계값은 전체 입력에 대한 것이며 run() 메서드로 전송된 개별 미니 일괄 처리에 대한 것이 아닙니다. 범위는 [-1, int.max]입니다. -1은 처리 중 모든 실패를 무시함을 나타냅니다.
      
      출력을 구성할 때 따라야 하는 방법입니다. 현재 지원되는 값은 ‘append_row’ 및 ‘summary_only’입니다.
      
      ‘append_row’ – run() 메서드 호출에 의해 출력되는 모든 값은 출력 위치에 만들어지는 parallel_run_step.txt라는 고유한 하나의 파일로 집계됩니다.
      
      ‘summary_only’ – 사용자 스크립트는 자체적으로 출력을 저장해야 합니다. 처리된 각 성공적인 입력 항목에 대해 출력 행이 여전히 예상됩니다. 시스템은 오류 임계값 계산에만 이 출력을 사용합니다(행의 실제 값 무시).
      
      ParallelRunStep 실행에 사용할 컴퓨팅 대상입니다. 이 매개 변수는 컴퓨팅 대상 개체 또는 작업 영역의 컴퓨팅 대상의 이름으로 지정할 수 있습니다.
      
      ParallelRunStep을 실행하는 데 사용되는 컴퓨팅 대상의 노드 수입니다.
      
      항목 스크립트를 병렬 실행할 노드당 작업자 프로세스 수입니다. GPU 머신의 경우 기본값은 1입니다. CPU 머신의 경우 기본값은 코어 수입니다. 작업자 프로세스는 가져온 미니 일괄 처리를 전달하여 run() 을 반복적으로 호출합니다. 작업에서 실행되는 작업자 프로세스의 총수는 process_count_per_node * node_count 이며 이 수에 따라 병렬로 실행되는 run() 의 최대 수가 결정됩니다.
      
      FileDataset 입력의 경우 이 필드는 사용자 스크립트가 한 번의 run() 호출에서 처리할 수 있는 파일 수입니다. TabularDataset 입력의 경우 이 필드는 사용자 스크립트가 한 번의 run() 호출에서 처리할 수 있는 대략적인 데이터 크기입니다. 예제 값은 1024, 1024KB, 10MB 및 1GB입니다. (선택 사항, 기본값은 FileDataset의 경우 10개 파일, TabularDataset의 경우 1MB입니다.)
      
      컴퓨팅 대상에서 실행하는 데 사용되는 entry_script 및 지원 파일이 포함된 폴더의 경로입니다.
      
      표시 목적으로 사용되는 일괄 처리 서비스를 제공하는 설명입니다.
      
      'logging'에 정의된 로깅 수준 이름의 문자열입니다. 가능한 값은 'WARNING', 'INFO' 및 'DEBUG'입니다. (선택 사항, 기본값은 'INFO'입니다.)
      
      run() 메서드의 각 호출에 대한 제한 시간(초)입니다. (선택 사항, 기본값은 60입니다.)
      
      실패하거나 시간이 초과된 미니 배치에 대한 최대 시도 횟수입니다. 범위는 [1, int.max]입니다. 기본값은 3입니다. 큐에서 제거 횟수가 이보다 큰 미니 배치는 다시 처리되지 않으며 직접 삭제됩니다.
      
      output_action 이 ‘append_row’인 경우 출력 파일의 이름입니다. (선택 사항이며 기본값은 ‘parallel_run_step.txt’)
      
      처리하는 동안 무시해야 하는 실패한 미니 일괄 처리의 수입니다. 실패 횟수가 이 값을 초과하면 작업이 중단됩니다. 이 임계값은 run() 메서드로 전송된 개별 미니 일괄 처리가 아닌 전체 입력에 대한 값입니다. 범위는 [-1, int.max]입니다. -1은 처리 중 모든 실패를 무시함을 나타냅니다. 미니 일괄 처리가 처음 핍 값 계산 방법 처리될 때 실패하고 두 번째 시도에서 성공할 수 있습니다. 첫 번째와 두 번째 시간 사이의 검사는 실패한 것으로 계산됩니다. 두 번째 시간 이후의 검사는 실패한 것으로 계산되지 않습니다. –error_threshold, –allowed_failed_count, –allowed_failed_percent 인수가 함께 작동할 수 있습니다. 값을 여러 개 지정할 경우 그 중 하나를 초과하면 작업이 중단됩니다.
      
      처리하는 동안 무시해야 핍 값 계산 방법 하는 실패한 미니 일괄 처리의 백분율입니다. 실패 백분율이 이 값을 초과하면 작업이 중단됩니다. 이 임계값은 run() 메서드로 전송된 개별 미니 일괄 처리가 아닌 전체 입력에 대한 값입니다. 범위는 [0, 100]입니다. 100 또는 100.0은 처리 중에 발생하는 실패를 모두 무시합니다. 모든 미니 일괄 처리가 예약된 후에 검사가 시작됩니다. –error_threshold, –allowed_failed_count, –allowed_failed_percent 인수가 함께 작동할 수 있습니다. 값을 여러 개 지정할 경우 그 중 하나를 초과하면 작업이 중단됩니다.
      
      데이터 세트를 미니 일괄 처리로 분할하는 데 사용되는 키입니다. 지정할 경우 키가 같은 데이터가 동일한 미니 일괄 처리로 분할됩니다. partition_keys 및 mini_batch_size를 모두 지정하면 오류가 발생합니다. 각각 입력 데이터 세트를 분할하는 데 사용되는 키인 str 요소의 목록이어야 합니다. 그러나 PipelineParameter로 승격된 경우 현재 PipelineParameter에서 목록 형식이 지원되지 않으므로 기본값은 목록의 json 덤프 str이어야 합니다. 입력은 분할된 데이터 세트여야 하며, 올바르게 작동하려면 partition_keys가 모든 입력 데이터 세트의 키 하위 집합이어야 합니다.
      
      환경 변수 이름 및 값의 사전입니다. 이러한 환경 변수는 사용자 스크립트가 실행되는 프로세스에서 설정됩니다.
      
      ParallelRunConfig 클래스는 ParallelRunStep 클래스에 대한 구성을 제공하는 데 사용됩니다. 대량의 데이터를 병렬로 처리하기 위해 ParallelRunConfig 및 ParallelRunStep을 함께 사용할 수 있습니다. 일반적인 사용 사례는 ML 모델을 학습하거나 오프라인 추론을 실행하여 관찰 일괄 처리에 대한 예측을 생성하는 것입니다. ParallelRunStep은 데이터를 병렬로 처리되는 일괄 처리로 분할하여 작동합니다. 일괄 처리 크기, 노드 수, 병렬 처리 속도를 핍 값 계산 방법 높이는 기타 조정 가능한 매개 변수는 ParallelRunConfig 클래스로 제어할 수 있습니다. ParallelRunStep은 TabularDataset 또는 FileDataset를 입력으로 사용할 수 있습니다.
      
      ParallelRunStep 및 ParallelRunConfig를 사용하려면 다음을 수행합니다.
      
      ParallelRunConfig 개체를 만들어 일괄 처리 크기, 컴퓨팅 대상당 노드 수 및 사용자 지정 Python 스크립트에 대한 참조를 제어하는 매개 변수와 함께 일괄 처리 처리가 수행되는 방식을 지정합니다.
      
      ParallelRunConfig 개체를 사용하는 ParallelRunStep 개체를 만들고 단계에 대한 입력 및 출력을 정의합니다.
      
      다른 파이프라인 단계 유형과 마찬가지로 Pipeline에서 구성된 ParallelRunStep 개체를 사용합니다.
      
      일괄 처리 유추를 위해 ParallelRunStep 및 ParallelRunConfig 클래스를 사용하는 예제는 다음 문서에 설명되어 있습니다.
      
      자습서: 일괄 채점을 위한 Azure Machine Learning 파이프라인 구축. 이 문서에서는 파이프라인에서 비동기 일괄 점수 매기기에 이 두 클래스를 사용하고 REST 엔드포인트가 파이프라인을 실행하도록 설정하는 방법을 보여 줍니다.
      
      Azure Machine Learning을 사용하여 대량의 데이터에 대한 일괄 처리 유추 실행. 이 문서에서는 MNIST 데이터 세트를 기반으로 하는 사전 학습된 이미지 분류 모델 및 사용자 지정 추론 스크립트를 사용하여 대량의 데이터를 비동기식으로 병렬로 처리하는 방법을 보여 줍니다.