딥러닝/실습 (2) 썸네일형 리스트형 Mnist 학습해보기 ※제가 소모임에서 했엇던 활동을 제 개인 블로그에 다시업로드 한 것입니다. 2020/02/21 3.5기 3팀 최웅준,송근영,김정민 장소: 능곡역 지노스 까페 합성곱을 이용한 신경망을 구성하여 Mnist를 학습하였다. 28 x 28 사이즈의 이미지셋으로 총 60000장을 라이브러리 'torchvision'에서제공해준다. 모델구조 구글에 있는 MNIST 모델을 참조하였습니다. import torch import torch.nn as nn import torchvision.datasets as dsets import torchvision.transforms as transforms import matplotlib.pyplot as plt import random 위와 같은 라이브러리를 import 하였습니다... Pytorch 와인분류기 실습해보기 사이킷런에 포함된 와인 데이터 집합을 학습 데이터로 사용할 것이다. 2020/02/21 3.5기 3팀 최웅준,송근영,김정민 ※제가 소모임에서 했엇던 활동을 제 개인 블로그에 다시업로드 한 것입니다. 장소: 능곡역 지노스 까페 직접신경망을 구성하기에는 아직 미숙하여 'pytorch를 활용한 머신러닝,딥러닝 철저 입문' 서적에 있는 신경망을 이용한 와인분류 부분의 코드를 직접 코랩을 이용하면서 실행해보고 분석해보았다. sklearn 라이브러리('사이킷런')에는 여러가지 데이터들을 제공해주는데 wine 데이터 집합을 활용하였다. from sklearn.datasets import load_wine from sklearn.model_selection import train_test_split 위의 코드들로 라이.. 이전 1 다음
