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https://keras.io/getting_started/intro_to_keras_for_engineers/
https://keras.io/getting_started/intro_to_keras_for_engineers/
위 링크에 정규화, 텍스트 배열 등의 전략이 소개되어 있다.
위 링크에 정규화, 텍스트 배열 등의 전략이 소개되어 있다.
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=== 텐서플로우 데이터셋 오브젝트 예시 ===
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{| class="wikitable"
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!의도
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!설명
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!방법
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|-
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|이미지
+
|
+
|<syntaxhighlight lang="python">
+
dataset = keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
+
'path/to/main_directory', batch_size=64, image_size=(200, 200))
+
+
# For demonstration, iterate over the batches yielded by the dataset.
+
for data, labels in dataset:
+
print(data.shape) # (64, 200, 200, 3)
+
print(data.dtype) # float32
+
print(labels.shape) # (64,)
+
print(labels.dtype) # int32
+
</syntaxhighlight>
+
|-
+
|텍스트
+
|
+
|<syntaxhighlight lang="python">
+
dataset = keras.preprocessing.text_dataset_from_directory(
+
'path/to/main_directory', batch_size=64)
+
+
# For demonstration, iterate over the batches yielded by the dataset.
+
for data, labels in dataset:
+
print(data.shape) # (64,)
+
print(data.dtype) # string
+
print(labels.shape) # (64,)
+
print(labels.dtype) # int32
+
</syntaxhighlight>
+
|-
+
|CSV
+
|
+
|<syntaxhighlight lang="python">
+
# Set Feature_B as label column
+
dataset = tf.data.experimental.make_csv_dataset(
+
filename, batch_size=2, label_name="Feature_B")
+
iterator = ds.as_numpy_iterator()
+
print(next(iterator))
+
# prints (features, labels) tuple:
+
# (OrderedDict([('Feature_A', array([1, 2], dtype=int32))]),
+
# array([b'a', b'b'], dtype=object))
+
</syntaxhighlight>
+
|}
= 사용 =
= 사용 =