Load Packages
1 | import tensorflow as tf |
Build Model
1 | input_shape = (28, 28, 1) |
1 | # Model is the full model w/o custom layers |
Preprocess
데이터셋 불러오기
1 | (train_x, train_y), (test_x, test_y) = datasets.mnist.load_data() |
Training
1 | num_epochs = 1 |
1 | hist.history |
Evaluating
학습한 모델을 확인합니다.
1 | model.evaluate(test_x, test_y, batch_size=batch_size) |
결과 확인
Input으로 들어갈 이미지 데이터를 확인한다.
1 | import numpy as np |
1 | plt.title(test_y[0]) |
모델에 Input Data로 확인 할 이미지 데이터를 넣는다.
1 | # 이미지를 보기위해 shape를 바꿨었는데 다시 reshape로 차원을 변경합니다. |
1 | # 배열에서 가장 높은 값의 인덱스를 찾을 때 np.argmax를 사용한다. |
Test Batch
Batch Test Dataset 모델에 넣는다.
1 | test_batch = test_x[:32] |
1 | preds = model.predict(test_batch) |
1 | # -1을 넣으면 하나의 값이 아니라 앞의 32개의 결과를 보여줍니다. |