뮤트 개발일지

모델에 학습시킬 이미지 사이즈가 서로 다르면 서로 사이즈를 맞춰서 모델 학습을 시켜야 한다. IMG_SIZE = 160 # 리사이징할 이미지의 크기 def format_example(image, label): image = tf.cast(image, tf.float32) # image=float(image)같은 타입캐스팅의 텐서플로우 버전입니다. image = (image/127.5) - 1 # 픽셀값의 scale 수정 image = tf.image.resize(image, (IMG_SIZE, IMG_SIZE)) return image, label Flatten: 다차원을 1차원으로 축소 import numpy as np image = np.array([[1, 2], [3, 4]]) print(image..

평균 표준편차 입력받은 숫자들을 저장할 리스트가 필요하다. 이 때, 파이썬은 동적배열로 몇 개의 원소가 들어가는지 미리 정하지 않아도 괜찮다. list와 arrya의 차이점 - list와 달리 array는 import가 필요하다. - list는 서로 다른 타입의 자료형이 허용되지만, array는 처음에 유형을 지정해서 생성하기 때문에 다른 타입의 element 추가는 허용되지 않는다. 리스트를 활용한 시그마 표현 total = 0.0 for i in range(len(X)): total = total + X[i] mean = total / len(X) print('sum of X: ', total) 중앙값 중앙값median: 주어진 숫자를 크기 순서대로 배치할 때 가장 중앙에 위치하는 숫자 def med..