CIFAR 데이터셋은 'datasets' 모듈에 있는 'load_data' 메소드를 사용하여 다운로드할 수 있습니다. 다운로드되고 데이터가 훈련 세트와 검증 세트로 분할됩니다.
자세히 알아보기: TensorFlow란 무엇이며 Keras가 TensorFlow와 함께 신경망을 생성하는 방법은 무엇입니까?
모든 레이어에 정확히 하나의 입력 텐서와 하나의 출력 텐서가 있는 일반 레이어 스택으로 작업하는 데 사용되는 순차 모델을 구축하는 데 도움이 되는 Keras Sequential API를 사용할 것입니다.
적어도 하나의 레이어를 포함하는 신경망을 컨볼루션 레이어라고 합니다. 합성곱 신경망은 일반적으로 아래 언급된 레이어의 조합으로 구성됩니다.
- 컨볼루션 레이어
- 풀링 레이어
- 조밀한 레이어
컨볼루션 신경망은 이미지 인식과 같은 특정 유형의 문제에 대해 훌륭한 결과를 생성하는 데 사용되었습니다.
Google Colaboratory를 사용하여 아래 코드를 실행하고 있습니다. Google Colab 또는 Colaboratory는 브라우저를 통해 Python 코드를 실행하는 데 도움이 되며 구성이 필요 없고 GPU(그래픽 처리 장치)에 대한 무료 액세스가 필요합니다. Colaboratory는 Jupyter Notebook을 기반으로 구축되었습니다.
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import datasets, layers, models
import matplotlib.pyplot as plt
print("The CIFAR dataset is being downloaded")
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.cifar10.load_data()
print("The pixel values are normalized to be between 0 and 1")
train_images, test_images = train_images / 255.0, test_images / 255.0
class_names = ['airplane', 'automobile', 'bird', 'cat', 'deer','dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck'] 코드 크레딧:https://www.tensorflow.org/tutorials/images/cnn
출력
The CIFAR dataset is being downloaded Downloading data from https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz 170500096/170498071 [==============================] - 11s 0us/step The pixel values are normalized to be between 0 and 1
설명
- CIFAR10 데이터세트에는 10개 클래스에 60,000개의 컬러 이미지가 포함되어 있으며 각 클래스에는 6,000개의 이미지가 있습니다.
- 이 데이터세트는 50,000개의 학습 이미지와 10,000개의 테스트 이미지로 나뉩니다.
- 클래스는 상호 배타적이며 서로 중복되지 않습니다.
- 이 데이터세트가 다운로드되고 데이터가 0과 1 사이에 있도록 정규화됩니다.