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Keras (편집)

2021년 11월 14일 (일) 13:08 판

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→‎데이터 처리
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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
 +
|
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|<syntaxhighlight lang="python">
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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 =
원본 주소 "http://id8436.iptime.org:2786/mediawiki/index.php/특수:모바일차이/910"

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