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→데이터 제너레이터
케라스 자체적으로도 데이터 전처리를 제공한다.
케라스 자체적으로도 데이터 전처리를 제공한다.
== 전처리 ==
=== 배치사이즈 ===
한 번에 몇 개의 데이터를 교육할 것인가. 숫자가 크면 계산이 빨라지지만, 메모리 부하가 커진다. 때문에 양날의 검.
== 전처리 예시 ==
{| class="wikitable"
{| class="wikitable"
!의도
!의도
때문에 제너레이터로 데이터를 입력해주는 편이 제한된 RAM을 잘 활용할 수 있다.
때문에 제너레이터로 데이터를 입력해주는 편이 제한된 RAM을 잘 활용할 수 있다.
게다가 GPU의 작업과 쓰레드로 분리되어 데이터 처리는 CPU에서 동시에 처리된다. 즉, 더 빠른 처리를 기대할 수 있다.
=== 유의 ===
=== 유의 ===
|-
|-
|<code>__init__</code>
|<code>__init__</code>
|객체가 처음 만들어질 때 변수를 어떻게 할당할지.
|객체가 처음 만들어질 때 변수를 어떻게 할당할지. 딱히 이렇다 할 제약은 없다.
|<syntaxhighlight lang="python">
|<syntaxhighlight lang="python">
class CIFAR10Sequence(Sequence):
class CIFAR10Sequence(Sequence):
=== 사용 ===
=== 사용 ===
x, y = generator[133] 형태로 사용할 수 있다. 확인에도 직관적이어서 좋다.
x, y = generator[133] 형태로 사용할 수 있다. 확인에도 직관적이어서 좋다.<syntaxhighlight lang="python">
generator = DataGenerator(각종 파라미터.)
import matplotlib.pyplot as plt
for i, (x, y) in enumerate(generator):
if(i <= 1):
x_first = x[0]
plt.title(y[0])
plt.imshow(x_first)
</syntaxhighlight>
[[분류:Keras]]
[[분류:Keras]]
[[분류:데이터 전처리]]
[[분류:데이터 전처리]]