[Mission4 Assignment Error] Tensorflow Intro Assignment Bug

[RyanKor]

프로젝트 레포

1. 에러 발생 경위 : 연습문제 3번의 one_hot_matrix문제를 해결하는 과정에서 발생

위의 이미지를 보면 one_hot = tf.reshape(tf.one_hot(label, depth, axis=0), (depth))라고 코드를 작성해야 테스트 케이스가 통과하는 것을 볼 수 있음.

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2. 연쇄 에러 : new_y_test / new_y_train 변수 지정

그러나 그 아래 코드인 new_y_test / new_y_train 를 작성하는 과정에서 one_hot_matrix 코드를 one_hot = tf.reshape(tf.one_hot(label, depth, axis=0), (depth,1))로 reshape해주지 않으면 에러가 발생함

(new_y_test / new_y_train가 작성된 셀은 편집 모드가 지원되지 않음)

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3. 연쇄 에러 : Exercise 6 - compute_cost

그리고 이후 연습문제들은 테스트 케이스 통과가 정상적으로 잘 되다가 마지막 문제에서 new_y_train을 사용하는 과정에서 다시 에러 발생

해당 문제는 new_y_train 변수의 차원을 수정해줘야하는데, 수정이 불가능하므로 에러 수정 불가.

이에 따라 후반부 모델 성능 평가와 결과 예측치를 작업하는 결과 값이 모두 엉망이 되어버림

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4. 결과 예측 그래프 이미지

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5. 경과

결과는 코세라 측에 문의를 진행 중이며, 답변에 따라 해결되면 해당 이슈 close 예정

[RyanKor]

Error 1 Solution

one_hot = tf.reshape(tf.one_hot(label,depth,axis = 0), [depth, ])을 사용해서 기존의 (depth)라고 되어 있던 것을 리스트 형태로 변경한다.

이유

• 지금 이 과제에서 사용하는 것은 np.array가 아니라 Tensor를 사용하는 것이다.

• Tensor는 3차원 배열이다. 그에 반해 np.array로 구현하면 2차원 배열이 구현되기 때문에 차원 문제가 발생한다.

• 그래서 이걸 해결하기 위해 아주 사소한 차이인 [depth, ]를 이용해서 문제를 풀면 해당 문제 테스트 케이스 통과와 함께 2번째 에러 사항도 해결하게 된다.

• 에러의 원인은 프레임워크 미숙함이었다.

[RyanKor]

Error 2 Solution - Exercise 6 : Compute_cost

이것도 엄밀히 말하면 프레임워크 사용 미숙에서 온 에러다.

cost = tf.reduce_mean(tf.keras.losses.categorical_crossentropy(y_pred=tf.transpose(logits), y_true=tf.transpose(labels), from_logits=True))

가 정답인데 예측값과 실제값을 모두 전치행렬 처리해서 연산해줘야한다.

[RyanKor]

결과 예측 그래프 (올바른 형태)

위의 모든 에러를 해결하면, 제대로 학습된 형태의 그래프를 볼 수 있다.

All Errors Solved!