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(새 문서: == 개요 == 케라스. TensorFlow 등으로 코드를 작성하는 일은 쉽지 않다. 거쳐야 하는 과정도 많고. 텐서플로우 위에서 이를 직관적이고 간편하...) |
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2021년 4월 28일 (수) 21:41 판
1 개요
케라스. TensorFlow 등으로 코드를 작성하는 일은 쉽지 않다. 거쳐야 하는 과정도 많고. 텐서플로우 위에서 이를 직관적이고 간편하게 이용할 수 있게 해주는 도구이다.
머신러닝 라이브러리인 Theano와 TensorFlow를 백엔드로 사용하는 라이브러리.
1.1 설치
pip install keras
2 사용
2.1 데이터 사전작업
의도 | 설명 | 방법 |
---|---|---|
정규화 | 일반적으로 데이터는 0~1 사이로 정규화한다. | |
csv 가져오기 | csv를 넘파이 배열화 해야 한다. | import pandas
csv = pd.read_csv("경로.csv") # 판다스를 이용하여 불러온다.
x = csv[['열1', '열2']].as_matrix() # 넘파이배열로 바꾸어 x에 담는다.
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2.2 기타 활용
2.2.1 샘플데이터
의도 | 설명 | 방법 |
---|---|---|
손글씨 샘플 | mnist의 샘플데이터를 가져온다. | from keras.datasets import mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
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