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1,318 바이트 추가됨 ,  2021년 11월 14일 (일) 13:08
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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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|
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|<syntaxhighlight lang="python">
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dataset = keras.preprocessing.image_dataset_from_directory(
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  'path/to/main_directory', batch_size=64, image_size=(200, 200))
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# For demonstration, iterate over the batches yielded by the dataset.
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for data, labels in dataset:
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  print(data.shape)  # (64, 200, 200, 3)
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  print(data.dtype)  # float32
 +
  print(labels.shape)  # (64,)
 +
  print(labels.dtype)  # int32
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</syntaxhighlight>
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|-
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|텍스트
 +
|
 +
|<syntaxhighlight lang="python">
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dataset = keras.preprocessing.text_dataset_from_directory(
 +
  'path/to/main_directory', batch_size=64)
 +
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# For demonstration, iterate over the batches yielded by the dataset.
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for data, labels in dataset:
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  print(data.shape)  # (64,)
 +
  print(data.dtype)  # string
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  print(labels.shape)  # (64,)
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  print(labels.dtype)  # int32
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</syntaxhighlight>
 +
|-
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|CSV
 +
|
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|<syntaxhighlight lang="python">
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# Set Feature_B as label column
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dataset = tf.data.experimental.make_csv_dataset(
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    filename, batch_size=2, label_name="Feature_B")
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iterator = ds.as_numpy_iterator()
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print(next(iterator))
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# prints (features, labels) tuple:
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# (OrderedDict([('Feature_A', array([1, 2], dtype=int32))]),
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#  array([b'a', b'b'], dtype=object))
 +
</syntaxhighlight>
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|}
    
= 사용 =
 
= 사용 =