16.2.1 텐서플로로 필기체 숫자 인식 학습하기

OpenCV dnn 모듈은 다른 딥러닝 프레임워크에서 훈련된 학습 모델 파일과 구성 파일을 이용하여 네트워크를 생성하고 실행할 수 있습니다. 이때 사용할 학습 모델 파일과 구성 파일을 만들기 위해서는 다른 딥러닝 프레임워크에서 딥러닝 학습을 진행하고, 학습 결과를 파일 형태로 저장해야 합니다. 사실 딥러닝을 학습시키고 그 결과를 저장하기 위해서는 꽤 많은 공부와 프로그래밍 연습이 필요합니다. 다만 이 책에서는 딥러닝 초보자도 쉽게 따라 할 수 있는 예제 코드를 이용하여 학습을 진행하고, 학습된 모델을 이용하는 방법을 설명하겠습니다. 이 과정에서 딥러닝 학습 코드에 대한 설명은 최대한 생략할 것이며, 단순히 딥러닝 학습 과정을 따라 해 보면서 딥러닝 학습 과정의 전반적인 흐름에 대해 알아보겠습니다.

이 절에서는 필기체 숫자 영상 인식을 딥러닝을 통해 학습할 것이며, 학습에 사용할 딥러닝 구조는 간단한 형태의 CNN 네트워크입니다. 그리고 딥러닝 학습을 위한 프레임워크로는 텐서플로를 사용할 것입니다.

많은 딥러닝 프레임워크가 파이썬(python) 언어를 주력으로 사용합니다. 텐서플로도 마찬가지로 파이썬을 주력으로 사용하며, 이를 위해 먼저 파이썬 프로그램을 설치해야 합니다. 이 책을 쓰고 있는 현재 파이썬 최신 버전은 3.7.2입니다. 파이썬 3.7.2 버전 설치 프로그램은 https://www.python.org/downloads/release/python-372/ 웹 사이트에서 내려받을 수 있습니다. 웹 브라우저를 이용하여 이 웹 사이트에 접속한 후, ‘Windows x86-64 executable installer’ 항목을 찾아 설치 프로그램을 내려받으세요. 파이썬 3.7.2 64비트 버전 설치 파일은 다음 주소를 통해서도 곧바로 내려받을 수 있습니다.

• https://www.python.org/ftp/python/3.7.2/python-3.7.2-amd64.exe