딥러닝/인공신경망 (6) 썸네일형 리스트형 LSTM 실습: reuters 예제 import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras.datasets import reuters (X_train,y_train),(X_test,y_test) = reuters.load_data(num_words=10000, test_split=0.2) keras에서 제공하는 로이터 뉴스 데이터는 뉴스 기사 텍스트로 46개의 뉴스 토픽을 분류하는 예제이다. keras.datasets에서 reuters를 불러왔다. print(X_train.shape) print(y_train.shape) print(X_test.shape) print(y_test.shape) (8982,) (8982,) (2246,) (2246,)으로, 약 4:.. LSTM 실습: imdb 예제 import tensorflow as tf from tensorflow import keras from keras.datasets import imdb (X_train,y_train),(X_test,y_test) = imdb.load_data(num_words=10000) keras의 기본 제공 데이터셋에서 imdb 데이터를 불러온다. 이는 imdb 사이트의 영화 리뷰 데이터이다. print(X_train.shape) print(y_train.shape) print(X_test.shape) print(y_test.shape) (25000,) (25000,) (25000,) (25000,) train set과 test set 모두 25000개의 데이터를 가지고 있다. X_train은 25000개의 list.. CNN 실습: fashion mnist 예제 import tensorflow as tf from tensorflow import keras import keras.datasets as d help(d) keras에서 제공하는 데이터셋은 boston_housing(보스턴 집값 예측), cifar(이미지 분류), mnist(손글씨 분류), fashion_mnist(의류 분류), imdb(영화 리뷰 감정 분류), reuters(뉴스 토픽 분류)가 있다. fmnist = keras.datasets.fashion_mnist (X_train,y_train),(X_test,y_test) = fmnist.load_data() print(X_train.shape) print(y_train.shape) print(X_test.shape) print(y_test.sh.. CNN 실습: mnist 예제 import numpy as np import pandas as pd import tensorflow as tf from tensorflow import keras from sklearn.datasets import fetch_openml mnist = fetch_openml('mnist_784',version=1,cache=True) from tensorflow.keras.utils import to_categorical X = (mnist.data.values/255).reshape(len(mnist.data),28,28,1) y = to_categorical(mnist.target.astype(np.int),10) from sklearn.model_selection import train_test_.. tensorflow, keras 실습: mnist 예제 import tensorflow as tf from tensorflow import keras from sklearn.datasets import fetch_openml from tensorflow.keras.utils import to_categorical mnist = fetch_open('mnist_784', version=1) X = mnist.data y_ori = mnist.target y = to_categorical(y_ori, 10) tensorflow와 keras를 import 하고, sklearn의 datasets에서 fetch_openml을 불러와서 mnist data를 불러온다. X에 mnist.data를, y_ori에 mnist.target을 넣어준다. mnist는 0부터 9까지.. tensorflow, keras 실습: Iris data import tensorflow as tf from tensorflow import keras !pip install tensorflow로 tensorflow를 깔고, 위처럼 import를 해준다. tensorflow로 iris를 분류하는 모델을 만들겠다. from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() X,y_ori = iris.data, iris.target iris.target으로 받은 y_ori는 0, 1, 2로 구분되어 있다. 0, 1, 2는 명목형 변수로 대소관계가 없기 때문에 이를 one hot encoding으로 만들어주겠다. from tensorflow.keras.utils import to_categorical y = to_cate.. 이전 1 다음
