'Machine Learning & Deep Learning/Tensorflow 강좌' 카테고리의 글 목록

Machine Learning & Deep Learning/Tensorflow 강좌

Keras - Data Augmentation 이미지로 확인해보기

Keras에서 사용하는 Data Augmentation을 이미지로 출력하여 확인해봅니다. 2021. 06. 29 최초작성 rotation_range=60 0~ 60도 사이의 임의의 각도로 이미지를 회전시킵니다. fill_mode를 nearest로 선택했기 때문에 가장자리에 있는 픽셀로 채우게 됩니다. width_shift_range=0.4 이미지 너비의 40% 이내로 이미지를 좌우로 이동시킵니다. height_shift_range=0.4 이미지 높이의 40% 이내로 이미지를 위아래로 이동시킵니다. shear_range=60 반시계방향으로 60도 범위내로 이미지를 찌끄러트립니다. zoom_range=0.4 1-0.4배에서 1+0.4배 사이로 이미지 크기를 축소/확대합니다. horizontal_flip=Tr..

2021. 6. 29. 22:36

Machine Learning & Deep Learning/Tensorflow 강좌

텐서플로우 강좌 - 텍스트 분류(text classification)

디스크에 저장되어 있는 텍스트 파일을 입력으로 사용하여 텍스트 분류를 해봅니다. IMDB 데이터셋을 가지고 감성 분석 (Sentiment analysis)을 위해 이진 분류를 학습시킵니다. 텐서플로우 튜토리얼을 보며 작성한 글입니다. 아직 공부하는 중인 문서라 틀린 점이 있을 수 있습니다. 2021. 05. 09 최초작성 원문 https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/text_classification Last updated 2021-04-23 UTC. 테스트에 사용한 파이썬과 텐서플로우 버전입니다. C:\Users\webnautes>python Python 3.7.7 (tags/v3.7.7:d7c567b08f, Mar 10 2020, 10:41:24) [MSC v.1..

2021. 5. 9. 11:54

Machine Learning & Deep Learning/Tensorflow 강좌

텐서플로우 색 인식 테스트 ( Tensorflow Color Recognition Test )

텐서플로우를 사용한 색 인식 코드를( Color Recognition ) 테스트해본 결과입니다. 코드 출처 : https://github.com/dedo24397/ColorClassifier 2018. 10. 14 최초작성 2021. 02. 14 최종작성 - Python 3.7, Tensorflow 2.4.0, OpenCV 4.4.0 에서 테스트 1. 다음 세 가지 패키지를 설치합니다. pip3 install --upgrade tensorflow pip3 install opencv-contrib-python pip3 install python-firebase Python 3.7에서는 python-firebase 패키지를 다음처럼 설치해야 합니다. Python 3.8 이상에서는 테스트 못해봤습니다. pip..

2021. 2. 14. 21:31

Machine Learning & Deep Learning/Tensorflow 강좌

Tensorflow 예제 - tf.argmax 함수 사용법

저수준 API로 작성된 MNIST 코드에서 사용하는 tf.argmax 함수에 대해 살펴봅니다. 2018. 8.29 최초작성 2020. 8. 1 내용 확인 및 Tensorflow 2.x에 맞게 수정 tf.argmax 두번째 인자값의 범위는 [-rank(input), rank(input))로 한정되어 있습니다. 텐서플로우에서 rank는 텐서의 원소 하나에 접근하기 위해 필요한 인덱스의 개수입니다. 1차원 배열의 경우 최대 인덱스 개수는 1(=rank가 1 ) 이기 때문에 두번째 인자로 0만 사용할 수 있습니다.(음의 범위는 논외로 합니다. ) 한 방향으로 (1차원의 경우 열,행 구분이 없습니다.) 최대값을 찾아 인덱스 값을 찾을 수 있습니다. import tensorflow as tf a = tf.const..

2020. 8. 1. 18:40