지금까지 이미지 데이터를 평탄화 하기 위해선 Flatten 라이브러리를 썼다. 사실 Flatten 라이브러리는 텐서플로우가 버전이 업 된 다음부터 나온거라 그전에는 평탄화 작업을 Flatten 라이브러리 없이 썼다.
지금부터 그 방법을 알아보자
데이터를 불러오는것까진 Flatten 라이브러리 글과 동일하다.
# 0~255의 데이터이므로 255로 나눈다.
X_train=X_train/255.0
X_test = X_test/255.0
이렇게 나누게 되면 저절로 데이터가 0~1사이의 값으로 바뀐다.
이상태에서 데이터를 리셰이프 해준다.
#모양을 행수와 컬럼과 컬럼안에 데이터수를 곱한 값으로 써준다.
X_train=X_train.reshape(60000,28*28)
X_test=X_test.reshape(10000,28*28)
그럼 X데이터가 평탄화 되어 있는것을 알수 있다.
X_train.shape
>> (60000,784)
X_test.shape
>> (10000,784)
반응형
'딥러닝' 카테고리의 다른 글
딥러닝(11) 텐서플로우의 모델을 저장하고 불러오는 방법 (0) | 2022.12.30 |
---|---|
딥러닝(10) 에포크시마다 테스트를 하는, 벨리데이션 데이터를 처리하는 방법중 validation_data 파라미터 사용법 (0) | 2022.12.29 |
딥러닝(9) 텐서플로우의 콜백클래스를 이용해서, 원하는 조건이 되면 학습을 멈추게 하는 코드 (0) | 2022.12.29 |
딥러닝(8)에포크, 학습데이터/벨리데이션데이터와 오버피팅 (0) | 2022.12.29 |
딥러닝(7) flatten 라이브러리 사용하는 이유, 액티베이션함수 소프트맥스, 분류의 문제에서 loss셋팅 (0) | 2022.12.29 |