[Tensorflow dev 자격증] Exploring Larger Dataset

 

 

 

안녕하세요

27년차 진로탐색꾼 조녁입니다!

 

오늘은 텐서플로우 자격증 과정 두번째 강좌인

' Convolutional Neural Networks in TensorFlow ' 

1주차 강의(Exploring Larger Dataset) 및 자료를 공부했습니다.

 

원래 짤막한 강의와 읽기자료가 주어져서 순서대로 정리했었는데, 시간도 더 걸리고 흐름이 계속 끊겨서 이번 주부터는 구분없이 리뷰해보도록 하겠습니다! 

 

우선 1주차 강의의 목표는 🐕 강아지와  🐈 고양이 이미지 분류입니다. Course1(첫번째 강좌) 4주차에 말과 사람 분류를했었는데요.

그 때 사용한 이미지가 대략 1,000개였고 이번에 다루는 이미지의 갯수는 몇만개이므로 기존보다 훨씬 큰 데이터셋을 다룹니다.

www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats

Dogs vs. Cats

내용자체는 코스1 4주차에서 배운 ImageDataGenerator를 사용하는 것과, 디렉토리 별로 사진 저장하는 것에 대해 다시 배우고, 그 외에 

더 큰 데이터셋을 다루기 때문에

 

퀴즈에서 틀린문제

1. What does flow_from_directory give you on the ImageGenerator?

1) The ability to easily load images for training

2) The ability to pick the size of training images

3) The ability to automatically label images based on their directory name

4) All of the above

풀이 : 4번, flow_from_directory는 아래와 같이 쓰이며 이미지 로드를 손쉽게하고 또 이미지 크기를 정할 수 있으며 자동으로 라벨을 붙여준다.

 

train_generator = train_datagen.flow_from_directory(TRAINING_DIR,
                                                      batch_size=100, 
                                                      class_mode='binary', 
                                                      target_size=(150, 150))

 

* 과제 : 개-고양이 분류기 만들어서 이미지 넣고 분류해보기!

 

gist.github.com/jonhyuk0922/56d80ff7eb92d7fce15dff8fdd33d395

Course2-1주차 과제(dogs&cats)

깃허브에 커밋한 거 공유합니다. 들어가셔서 마지막에 개-고양이 사진 직접 넣어보시고 분류기 돌려보실 수 있습니다.

*중점 사항 : os.mkdir 사용하여 디렉토리 생성 -> split_data 함수 정의히여 디렉토리 별 저장 ->  model.fit한 결과 확인 -> classifier 구축)

 

특별히 정말 귀여운 사진 하나 첨부하니 한번 분류기 돌려보세요 ㅎㅎ 

pixabay.com/ko/photos/%EC%B9%A8%EB%8C%80-%EA%B0%9C-%EB%8F%99%EB%AC%BC-%EC%95%A0%EC%99%84-%EB%8F%99%EB%AC%BC-1284238/