파일을 train/test로 디렉토리를 나눠서 저장하는 방법
해당 포스팅은 구글 코랩(Colab)을 기준으로 작성하였습니다. 데이터 파일 데이터 파일 다운로드 후 압축해제 # /tmp 경로에 압축파일을 다운로드 받고 압축 푼다. !wget --no-check-certificate \ "https://block-edu-test.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/kagglecatsanddogs_5340.zip" \ -O "/tmp/cats-and-dogs.zip" import zipfile local_zip = '/tmp/cats-and-dogs.zip' zip_ref = zipfile.ZipFile(local_zip, 'r') zip_ref.extractall('/tmp') zip_ref.close() 파일을 분리하고 저장 할 디렉토리 생성 ..
- AI & ML/Machine Learning (Python)
- · 2022. 6. 15.
Tensorflow - CNN modeling cheet sheet
Library import tensorflow as tf from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Flatten from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D Modeling def CNN_model() : class myCallback(tf.keras.callbacks.Callback): def on_epoch_end(self, epoch, logs={}) : if logs.get('val_accuracy') >= 0.96 : print('\nReached 96% accuracy so cancelling training!') self.model.stop_training=True my_ca..
- AI & ML/Machine Learning (Python)
- · 2022. 6. 14.
Tensorflow - mnist cheet sheet
def train_mnist(): class myCallback(tf.keras.callbacks.Callback): def on_epoch_end(self, epoch, logs={}) : if logs.get('val_accuracy') > 0.98 : print('\nReached 98% accuracy so cancelling training!') self.model.stop_training=True my_callback = myCallback() mnist = tf.keras.datasets.mnist (X_train, y_train),(X_test, y_test) = mnist.load_data() X_train = X_train / 255.0 X_test = X_test / 255.0 mod..
- AI & ML/Machine Learning (Python)
- · 2022. 6. 14.