AE(autoencoder) tensorflow code (by 골빈해커)

골빈해커의 3분 딥러닝에서 공부한 내용입니다.

#비지도학습 Autoencoder
#텐서플로, numpy, matplotlib의 라이브러리 임포트
import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#MNIST 모듈 임포트
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)

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#옵셥설정#
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learning_rate = 0.01 #최적화 함수에서 사용할 학습률
training_epoch = 20  #전체 데이터를 학습할 총 횟수
batch_size = 100     #미니배치로 한번에 학습할 데이터(이미지)의 갯수
n_hidden = 256       #은닉층의 뉴런 개수
n_input = 28*28      #이미지 크기 28*28 = 784

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#모델구성#
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X = tf.placeholder(tf.float32, [None, n_input])

#인코더
W_encode = tf.Variable(tf.random_normal([n_input, n_hidden]))  #n_hidden개의 뉴런을 가진 은닉층 만듬
b_encode = tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden])) 
encoder = tf.nn.sigmoid(tf.add(tf.matmul(X,W_encode),b_encode)) #sigmoid 활성화 함수 적용

#디코더 (n_input과 n_hidden을 인코더와 반대로 입력)
W_decode = tf.Variable(tf.random_normal([n_hidden, n_input]))
b_decode = tf.Variable(tf.random_normal([n_input]))
decoder = tf.nn.sigmoid(tf.add(tf.matmul(encoder,W_decode),b_decode))

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#모델학습#
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#손실함수(두 값의 거리차이) = X(평가하기 위한 실측값) - 디코더의 결과값
cost = tf.reduce_mean(tf.pow(X-decoder,2))

#최적화 함수
optimizer = tf.train.RMSPropOptimizer(learning_rate).minimize(cost)

#학습진행
init = tf.global_variables_initializer()
sess = tf.Session()
sess.run(init)

total_batch = int(mnist.train.num_examples / batch_size)

for epoch in range(training_epoch):
    total_cost = 0
    
    for i in range(total_batch):
        batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(batch_size)
        _, cost_val = sess.run([optimizer, cost], feed_dict={X:batch_xs})
        total_cost += cost_val
        
    print('Epoct:', '%04d' % (epoch + 1), 'Avg. cost = ', '{:.4f}'.format(total_cost/total_batch))

print('최적화 완료!')


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#결과확인#
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#10개의 확인 이미지 추출
sample_size = 10
samples = sess.run(decoder, feed_dict={X:mnist.test.images[:sample_size]})

fig, ax = plt.subplots(2, sample_size, figsize=(sample_size, 2))

for i in range(sample_size):
    ax[0][i].set_axis_off()
    ax[1][i].set_axis_off()
    ax[0][i].imshow(np.reshape(mnist.test.images[i], (28,28))) #imshow : 이미지 출력함수
    ax[1][i].imshow(np.reshape(samples[i], (28,28)))

plt.show()