728x90 반응형 SMALL 예측하기2 [TensorFlow] CSV 전처리 (2) 데이터 전처리 CSV 파일은 다양한 데이터 유형을 포함할 수 있다. 일반적으로 데이터를 모델에 공급하기 전에 혼합 유형에서 고정 길이 벡터로 변환한다. TensorFlow에는 일반적인 입력 변환을 설명하기 위한 내장 시스템이 있다. 자세한 내용은 tf.feature_column, 이 튜토리얼을 참조하면 된다. 원하는 도구 (ex: nltk 또는 sklearn)를 사용하여 데이터를 전처리하고 처리된 출력을 TensorFlow에 전달하면 된다. 모델 내에서 전처리를 수행할 때의 주요 이점은 모델을 내보낼 때 전처리가 포함된다는 것이다. 이렇게 하면 원시 데이터를 모델로 직접 전달할 수 있다. 연속 데이터 데이터가 이미 적절한 숫자 형식인 경우, 데이터를 모델로 전달하기 전에 벡터로 묶을 수 있다. SELEC.. 2022. 6. 16. [TensorFlow] 기본 분류 (이미지 분류) (2) 모델 구성 신경망 모델을 만들려면 모델의 층을 구성한 다음 모델을 컴파일한다. 층 설정 신경망의 기본 빌딩 블록은 레이어이다. 레이어는 레이어에 공급된 데이터로부터 표현을 추출한다. 이러한 표현은 당면한 문제에 의미가 있어야 한다. 대부분 딥러닝은 간단한 층을 연결하여 구성된다. tf.keras.layers.Dense와 같은 층들의 가중치 (parameter)는 훈련하는 동안 학습된다. model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(10) ]) 이 네트워크의 첫 번째 층인 tf.keras.la.. 2022. 6. 15. 이전 1 다음 728x90 반응형 LIST
