sklearn을 이용하여 데이터 분석하기 - Numpy
import numpy as np # ndarray를 사용하여 배열 만들기 array1 = np.array([1,2,3]) print('array 1의 타입은:', type(array1)) array2 = np.array([[1,2,3], [2,3,4]]) print('array 2의 타입은:', type(array2)) array3 = np.array([[1,2,3]]) print('array 3의 타입은:', type(array3)) print('arry 3의 형태:', array3.shape) # array 1과는 다르게 2차원 형태의 배열을 가진것을 볼수있다. # ndim을 이용하여 차원수를 알수있다. print('array1: {:0}차원, array2:{:1}차원, array3:{:2}차원'...
2022. 3. 8.
[P]Keras 패키지를 이용하여 개와 고양이 이미지 분류하기 -2-
이제 전처리 단계는 모두 마무리되었고 네트워크를 생성하고 학습을 시켜보도록 하겠습니다 model = models.Sequential() model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu',input_shape=(150, 150, 3))) model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) model.add(layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) model.add(layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu')) model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2))) model.add(..
2022. 2. 22.
