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[Tensorflow 2] tf.concat , axis = -1, 0, 1 의미 [Tensorflow 2] tf.concat , axis = -1, 0, 1 의미 tf.concat( values, axis, name='concat' ) tf.concat 은 단순하게 설명하자면, 장난감 블록을 붙이듯 axis 축에 대하여 자료를 합체시키는 것이다. 이때, 중요한 것은 자료들의 차원이 같아야한다. 또한, 붙이려는 방향의 블록 구조가 같아야 한다. 자료들안의 '[ ]' 의 개수와 위치로 자료의 구조를 알 수 있다. 행렬의 shape에 집중해서 보자. ( 2차원, 1차원 ) 으로 위치를 생각하면 쉽다. ( axis=0 , axis=1 ) ( axis=-2 , axis =-1 ) 3차원이 된다면 앞쪽에 숫자하나를 더 넣어주면 된다. ( 3차, 2차, 1차 ) 이런식으로 차원이 추가 될 수록 .. 2020. 3. 12.
[ Dataset ] MNIST, ImageNet 데이터 파악하기. 요즘 딥러닝이 떠오르며 연습용 데이터로 많이 다루는 MNIST 와 ImageNet에 대하여 알아볼 것이다. MNIST DATA BASE : (Modified National Institute of Standardas and Technology) MNIST 자료는 손으로 쓴 숫자들의 이미지를 담은 데이터베이스이다. 자료 정보 - 6만 개의 training 이미지와 1만개의 test 이미지가 있다. - 각 이미지는 손으로 쓴 0 ~ 9 의 아리비아 숫자들을 스캔한 것인데, 사람마다 글씨체가 다르다 보니 숫자 이미지들도 제각각이다. - 20 X 20 픽셀 상자 안으로 정규화 한 후, 그 상자의 중심이 28 X 28 픽셀 영역의 중심과 일치하도록 적당히 이동시켰다. - 28 X 28 픽셀 영역에서 각 픽셀은 0.. 2020. 3. 12.