This article is now published on my website: Prefer Subshells for Context.
글쓴이: 김정주(haje01@gmail.com)
이 문서는 텐서플로우 공식 페이지 내용을 바탕으로 만들어졌습니다.
텐서플로우(TensorFlow)는 기계 학습과 딥러닝을 위해 구글에서 만든 오픈소스 라이브러리입니다. 데이터 플로우 그래프(Data Flow Graph) 방식을 사용하였습니다.
@wagurano 줄여서 와그, 루비니언, 평화를 사랑하며 코딩하는 프로그래머
서울 펄 몽거스의 펄 크리스마스 달력을 참고하여 루비 크리스마스 달력(Advent Calendar)에 참여하는 글입니다.
무엇보다 한글처리에 도움을 주신 neocoin 님에게 감사드립니다.
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# 데이터 Load 및 전처리 과정 | |
# Train, Test 데이터 Load | |
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data() | |
# Train 데이터 포맷 변환 | |
# 60000(Train Sample 수) * 28(가로) * 28(세로) 포맷을 | |
# 60000(Train Sample 수) * 784(= 28 * 28) 포맷으로 수정 | |
num_of_train_samples = X_train.shape[0] # Train Sample 수 | |
width = X_train.shape[1] # 가로 길이 |