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Tensorflow Dataset의 일부만 사용하는 예제입니다.

 

2021. 12. 6 - 최초작성

2021. 12. 8 - 최종작성

 

import tensorflow_datasets as tfds


# tensorflow dataset 'minst'의 train과 test를 각각 전체를 사용합니다. 
ds = tfds.load('mnist', split=['train', 'test'])
print(len(ds[0]), len(ds[1]))

# tensorflow dataset 'minst'의 train과 test를 각각 10%씩 사용합니다. 
ds = tfds.load('mnist', split=['train[:10%]', 'test[:10%]'])
print(len(ds[0]), len(ds[1]))

# tensorflow dataset 'minst'의 train을 다른 범위로 각각 10%씩 사용합니다. 
ds = tfds.load('mnist', split=['train[10%:20%]', 'train[:10%]'])
print(len(ds[0]), len(ds[1]))

# tensorflow dataset 'minst'의 train의 앞부분 80%는 train으로 나머지 뒷부분 20%는 validation으로 사용하고 test는 전체를 사용합니다.
ds = tfds.load('mnist', split=['train[:80%]', 'train[80%:]', 'test'])
print(len(ds[0]), len(ds[1]), len(ds[2]))

 

실행결과입니다.

 

60000 10000
6000 1000

6000 6000
48000 12000 10000

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해본 것을 문서화하여 기록합니다.
부족함이 있지만 도움이 되었으면 합니다.


포스트 작성시에는 문제 없었지만 이후 문제가 생길 수 있습니다.
질문을 남겨주면 가능한 빨리 답변드립니다.


제가 쓴 책도 한번 검토해보세요 ^^

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