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→설치
== 개요 ==
=== 설치 ===
간단히 pip install keras를 통해 설치하거나.. 최근엔 텐서플로우를 설치하면 그 안에 설치되어 있다. 어차피 백엔드로 텐서플로우를 사용하는 경우가 많을테니.. 텐서플로우만 설치하면 된다.
==== 설치 확인 ====
<syntaxhighlight lang="python">
import keras
print(keras.__version__)
</syntaxhighlight>
== 데이터 처리 ==
== 데이터 처리 ==
데이터 입럭은 3가지 형태로 이루어진다.
데이터 입럭은 3가지 형태로 이루어진다.
# 넘파이 배열. 일반적인 데이터과학에서 자주 사용되는 형태.
# 넘파이 배열. 일반적인 데이터과학에서 자주 사용되는 형태.
#:- 데이터 과학에서 pandas의 dataframe을 많이 사용하는데, 이를 넘파이의 ndarray로 변환하여야 사용할 수 있다. nd = df.values로 ndarray 값을 얻을 수 있다.
#:- 데이터 과학에서 pandas의 dataframe을 많이 사용하는데, 이를 넘파이의 ndarray로 변환하여야 사용할 수 있다. <code>train_x = df.values</code>형태로 ndarray 값을 얻을 수 있다.
# 텐서플로우의 데이터셋 오브젝트. 성능행상에 도움.
# 텐서플로우의 데이터셋 오브젝트. 성능행상에 도움.
#:- 이미지 파일을 데이터셋화 : tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory
#:- 이미지 파일을 데이터셋화 : tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory