반응형 Study/머신러닝23 [1] 머신러닝 - numpy 기초 머신러닝 분류 1. 지도학습 - 분류 - 회귀 - 추천 시스템 - 시각/음성 감지/인식 - 텍스트 분석(NLP) 2. 비지도학습 - 클러스터링 - 차원 축소 3. 강화학습 넘파이 넘파이의 기반 데이터 타입은 ndarray다. ndarray로 다차원 배열을 생성할 수 있다. #배열 생성 array1=np.array([1,2,3]) #배열의 형태 확인 print(array1.shape) array1은 1차원이고 3개의 데이터를 가지기 때문에 출력 결과물은 (3, ) 이다. ndarray에 들어갈 수 있는 데이터 타입으로는 숫자, 문자열, bool 등 모두 가능하다. ndarray 안에서는 연산을 위해서 같은 데이터 타입만 존재해야 한다. 그렇다면 ndarray를 만들 때 다른 타입의 데이터가 들어간 경우 어.. 2021. 5. 4. [PyTorch] torchvision을 활용한 image transform torchvision을 사용해서 이미지 변형하기 #이미지 가운데 부분을 자르는 것 torchvision.transforms.CenterCrop(size=(300, 300))(image) #범위 안에서 brightness 등 값이 랜덤하게 변함 torchvision.transforms.ColorJitter(brightness=1, contrast=0, saturation=0, hue=0)(image) #rgb를 gray scale로 변경 torchvision.transforms.Grayscale(num_output_channels=1)(image) #이미지 크기를 늘림 torchvision.transforms.Pad(padding=(20, 20), fill=0, padding_mode='constant').. 2021. 1. 31. [tensorflow] 텐서플로우 콜백함수(Callbacks) 콜백함수란? 모델을 학습시키는 도중에 어떤 작업을 할 수 있게 하는데 그 작업을 callback이라고 한다. 텐서보드 열기 - 우선 저장위치를 지정한다. logdir=os.path.join('logs',datetime.now().strftime('%Y%m%d-%H%M%S')) tensorboard=tf.keras.callbacks.TensorBoard( log_dir=logdir, write_graph=True, write_images=True, #weight 등 시각화 여부 histogram_freq=1 ) LambdaCallback - TensorBoard에 customize한 이미지, 그래프를 넣을 수 있음 www.tensorflow.org/tensorboard/image_summaries#setu.. 2021. 1. 31. [tensorflow] tf.data를 사용해 이미지 데이터 학습시키기 tf.data는 datagenerator를 사용하지 않는다. 이미지 가져오기 - 읽어온 이미지를 batch size만큼 묶어줘야 한다. - shuffle을 사용해 읽어온 이미지들의 순서를 섞어준다. dataset=tf.data.Dataset.from_tensor_slices(data_paths) dataset=dataset.map(read_image) dataset = dataset.batch(batch_size) dataset=dataset.shuffle(buffer_size=len(data_paths)) 이미지의 레이블 값 가져오기 def get_label(path): fname=tf.strings.split(path,'_')[-1] cls_name=tf.strings.regex_replace(fna.. 2021. 1. 25. 이전 1 2 3 4 5 6 다음 반응형
