Keras:데이터 전처리

1 개요

케라스 자체적으로도 데이터 전처리를 제공한다.

2 전처리

의도	설명	방법
정규화	평균 0, 표준편차 1로 정규화한다.	from tensorflow.keras.layers import Normalization training_data = np.random.randint(0, 256, size=(64, 200, 200, 3)).astype("float32") # 예시데이터 normalizer = Normalization(axis=-1) # 정규화 객체 생성. normalizer.adapt(training_data) # 정규화 방법 지정. normalized_data = normalizer(training_data) # 데이터에 정규화 진행.
이미지 전처리	이미지를 처리할 땐 이미지를 자르거나 수치의 제한을 설정하는 과정이 필요할 때가 있다.	from tensorflow.keras.layers import CenterCrop from tensorflow.keras.layers import Rescaling # Example image data, with values in the [0, 255] range training_data = np.random.randint(0, 256, size=(64, 200, 200, 3)).astype("float32") cropper = CenterCrop(height=150, width=150) scaler = Rescaling(scale=1.0 / 255) output_data = scaler(cropper(training_data)) print("shape:", output_data.shape) # 64개의 150,150 크기의 3채널 데이터임을 알려준다. print("min:", np.min(output_data)) # 가장 작은 데이터는 0 print("max:", np.max(output_data)) # 가장 큰 데이터는 1