핸즈온 머신러닝(2판): 사이킷런, 케라스, 텐서플로 2를 활용한 머신러닝, 딥러닝 완벽 실무

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장

텐서플로에서 데이터 적재와 전처리하기

mnist_train = mnist_train.shuffle(10000).batch(32)

mnist_train = mnist_train.map(lambda items: (items["image"], items["label"]))

mnist_train = mnist_train.prefetch(1)

하지만

as

_

supervised

=

True

로 지정하여

load

()

함수를 호출하는 것이 더 간단합니다 (당연

히 이는 레이블된 데이터셋에만 적용할 수 있습니다 ). 또한 원하는 배치 크기를 지정할 수도

있습니다. 그다음

tf

.

keras

모델에 바로 이 데이터셋을 전달할 수 있습니다.

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dataset = tfds.load(name="mnist", batch_size=32, as_supervised=True)

mnist_train = dataset["train"].prefetch(1)

model = keras.models.Sequential([...])

model.compile(loss="sparse_categorical_crossentropy", optimizer="sgd")

model.fit(

mnist_train, epochs=5)

이 장은 기술적인 내용을 많이 다루었습니다. 멋지게 보였던 추상화된 신경망 개념과 거리가 ...