TensorFlow 2

[tf.data] TensorFlow Input Pipelines

딥러닝 기법을 사용할 때, 가장 중요하다고 생각되는 부분은 단연 데이터입니다. 데이터를 수집하고 전처리하는 등의 데이터 준비 과정이 최종 모델의 정확도에 가장 큰 부분을 차지한다고 생각합니다. 공들여 준비한 데이터를 모델 훈련에 사용할 때 다양한 데이터 입력 방법들이 존재합니다. 이번 포스트에서는 준비된 이미지 데이터를 사용하기 위한 입력 파이프라인 방법에 대해서 정리해보도록 하겠습니다. tf.data.Dataset classes = os.listdir(path) filenames = glob(path + '/*/*') random.shuffle(filenames) labels = [classes.index(name.split('/')[-2]) for name in filenames] 위 4줄짜리 코드로..

텐서플로우 2021.04.20

Tensorflow 2.0 Install

저는 Window와 Mac을 모두 이용하는데, 주로 Anaconda를 활용해 가상환경에 모두 세팅하여 사용하고 있습니다. 따라서, 간략하게 Anaconda를 활용해서 Tensorflow 2.0을 설치하는 방법에 대해서 설명하도록 하겠습니다. Anaconda 설치 https://www.anaconda.com/ Project Interpreter에 보면 오른쪽에 add 버튼으로 새로운 Interpreter를 추가할 수 있습니다. 추가 화면에서 좌측의 Conda Environment를 클릭하면 새로운 환경을 만들거나 이미 생성된 환경 중에 선택이 가능하고, 여기서 Existing environment를 선택하고 이전 TensorFlow 설치 단계에서 생성한 Conda 환경을 Interpreter로 선택하면 완..

텐서플로우 2020.05.18