tensorflow 2.0 mnist간단 모델(가이드 - 초보용)
# 텐서플로 라이브러리 임포트 from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals !pip install -q tensorflow-gpu==2.0.0-rc1 import tensorflow as tf # MNIST 데이터셋 로드, 샘플 값을 정수 -> 부동소수 mnist = tf.keras.datasets.mnist #mnist 로드 (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 #계산의 편의를 위해 실수로 # layer를 쌓아 모델 구축. optimizer, los..
2020. 1. 17.
CHAPTER 1 - 신경망 복습
1.1 수학과 파이썬 복습 1.1.1 벡터, 행렬 벡터 - 크기와 방향을 가짐, 일렬로 늘어선 집합으로 표현 가능(파이썬 - 1차 배열 취급 가능) 행렬 - 2차원 형태(사각형 형상) numpy를 사용한 배열 생성 변수명 = np.array([1,2,3]) #[1,2,3] 의 행렬 생성 변수명 = np.array([1,2,3],[4,5,6]) #[[1,2,3],[4,5,6]] 의 행렬 생성 변수명.shape # 행렬의 형태 출력 변수명.ndim # 행렬의 차원 출력 import numpy as np x = np.array([1,2,3]) x.shape x.ndim W = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) W.shape W.ndim 1.1.2 행렬의 원소별 연산 import numpy as..
2020. 1. 13.
