Dong Gyu

목차 1. 데이터 불러오기 2. 데이터 전처리 3. 모델 생성 4. 학습 5. 결과 보기 기본 환경 --> tensorflow-gpu 2.8.0 1. 데이터 불러오기 - fashion_mnist.load_data() 를 통해 데이터 불러오기 - np.unique(train_labels) 중복 숫자 제거를 통한 라벨 종류 확인 - 클래스 이름 지정 및 데이터 시각화 2. 데이터 전처리 - 데이터 정규화 - 기존 데이터 라벨을 to_categorical을 통한 one-hot vector로 변환 3. 모델 생성 - 학습에 필요한 옵션 정의 - 모델 생성 4. 학습 - fit() 함수를 통한 학습(100 epoch, 64 batch size로 학습) 5. 결과보기 - evaluate() 함수를 통해 결과 보기 끝

설치 tensorflow-gpu 버전을 설치 할려면 앞서 cuda, cudnn 설치 필요 [window] -> https://www.tensorflow.org/install/source_windows#tested_build_configurations Windows의 소스에서 빌드 | TensorFlow Windows의 소스에서 빌드 소스에서 TensorFlow pip 패키지를 빌드하고 Windows에 설치합니다.참고: 잘 테스트되고 사전 빌드된 Windows 시스템용 TensorFlow 패키지가 이미 제공되고 있습니다.Windows용 설정 다 www.tensorflow.org 로 가서 자기랑 맞는 버전의 gpu버전 확인 (만약 cuda 설치가 안되였다면 tensorflow-gpu가 아닌 tensorflo..